【九】Hive 复杂数据类型：ARRAY / MAP / STRUCT 与嵌套展开

Wed, 27 May 2026 22:59:32 +0800

Hive 除了支持基础数据类型（INT、STRING、DOUBLE 等）之外，还提供了 4 种复合（Complex）数据类型，用于在单个字段中存储结构化/半结构化数据。这在数仓建模中非常常见——比如用户标签、嵌套 JSON、商品多属性等场景。

一、三种复合类型总览

类型	语法定义	取值	是否有序	是否允许重复	典型场景
ARRAY	`ARRAY<data_type>`	`列名[下标]` (下标从 0 开始) `scores[0]`	✅ 有序	✅ 允许	用户兴趣标签、商品图片列表
MAP	`MAP<key_type, value_type>`	`列名[key]` `info['name']`	❌ 无序	Key 唯一	用户属性、KV 配置项
STRUCT	`STRUCT<col1:type, col2:type, ...>`	`列名.字段名` `details.name`	✅ 有序（字段固定）	字段名唯一	地址（省市区）、嵌套实体
嵌套类型	`ARRAY<STRUCT<col1:type, col2:type, ...>>`	`列名[下标].字段名` `Array[0].name`	✅ 有序	✅ 允许	复杂嵌套 JSON

结配合 get_json_object / json_tuple 解析

场景	推荐类型	理由
用户多标签、商品多图片	ARRAY	顺序有意义、可重复
动态 KV 属性（如点参数）	MAP	Key 不固定、可扩展
嵌套实体（地址、设备信息）	STRUCT	字段固定、语义清晰
复杂嵌套 JSON

💡 本质：复合类型让 Hive 能直接承接 JSON、Parquet/ORC 这类嵌套结构的数据，避免拆表带来的 Join 开销。

二、ARRAY

2.1 建表

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CREATE TABLE user_scores (
 user_id INT,
 scores ARRAY<INT> -- 成绩数组
);

2.2 访问

下标从 0 开始

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-- 1. 访问特定元素（下标从0开始）
SELECT scores[0] AS first_score FROM user_scores;

-- 2. 展开数组（行转列）
SELECT user_id, score
FROM user_scores
LATERAL VIEW explode(scores) exploded AS score;

组件	解释
`explode(scores)`	核心函数：`explode()`是一个内置的UDTF（用户自定义表生成函数）。它接收一个数组（或Map）作为输入，然后将数组中的每个元素输出为一行。
`LATERAL VIEW`	连接机制：这是一个Hive/Spark SQL的关键字。它的作用是将UDTF（如`explode`）生成的结果集（一个虚拟表）与原始表的每一行进行连接（JOIN）。你可以把它想象成一种“横向连接”。
`exploded`	虚拟表的别名：这是为`explode(scores)`生成的结果虚拟表起的一个表别名。
`score`	列的别名：这是虚拟表中那唯一一列的列名，这一列的值就来自数组`scores`中的每一个元素。

2.3 统计

⚠️ 常见误区：length() 是字符串函数，不能用于 ARRAY/MAP；反之 size() 也不能用于 STRING（会报错或返回意外结果）。

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 统计数组长度
SELECT size(scores) AS score_count FROM user_scores;

三、Map

3.1 建表

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CREATE TABLE user_info (
 user_id INT,
 info MAP<STRING, STRING> -- 用户属性映射
);

3.2 访问

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-- 1. 访问特定key的值
SELECT info['name'] AS user_name FROM user_info;


-- 3. 获取所有keys或values
SELECT map_keys(info) AS all_keys,
 map_values(info) AS all_values
FROM user_info;

3.3 统计

⚠️ 常见误区：length() 是字符串函数，不能用于 ARRAY/MAP；反之 size() 也不能用于 STRING（会报错或返回意外结果）。

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-- 统计Map键值对数量
SELECT size(info) AS info_count FROM user_info;

四、Struct

4.1 建表

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CREATE TABLE employees (
 id INT,
 details STRUCT<name:STRING, age:INT, dept:STRING>
);

4.2 访问

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-- 1. 访问字段（用点号）
SELECT details.name, details.age FROM employees;

4.3 统计

STRUCT 字段数是建表时固定的，没有运行时的 size 函数。如果一定要拿字段数，可以通过 DESCRIBE 或元数据查询，但实际工程中很少这么做

五、嵌套类型访问

复合类型可以嵌套，比如 ARRAY<STRUCT<...>> 或 MAP<STRING, ARRAY<INT>>：

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-- 假设有列 orders ARRAY<STRUCT<order_id:INT, amount:DOUBLE>>
SELECT orders[0].amount FROM t; -- 取第一个订单的金额

-- 假设有列 tag_scores MAP<STRING, ARRAY<INT>>
SELECT tag_scores['vip'][0] FROM t; -- 取 vip 标签下数组的第一个元素

这类嵌套结构在解析 JSON / Parquet 时非常常见，掌握后能极大减少展开表的工作量。

六、常用辅助函数UDTF（配合复合类型）

UDTF = User-Defined Table-Generating Function（中文：用户定义表生成函数）

核心特性

一行输入 → 多行输出：将单行数据展开为多行
一对多转换：类似SQL中的LATERAL VIEW+ EXPLODE
内置常用UDTF：explode()、posexplode()、inline()等

函数	作用	示例
`explode(array)`	把 ARRAY 炸开成多行	`SELECT explode(hobbies) FROM user_profile;`
`explode(map)`	把 MAP 炸开成 key, value 两列多行	`SELECT explode(scores) FROM user_profile;`
`posexplode(map/array)`	把 MAP/ARRAY 炸开成多行并保留炸开后的索引	`SELECT posexplode(scores) FROM user_profile;`
`LATERAL VIEW explode()`	炸开后与原表 Join，保留其他列	见下
`map_keys(map)`	返回 MAP 所有 key 的 ARRAY	`map_keys(scores)` → `['math','english']`
`map_values(map)`	返回 MAP 所有 value 的 ARRAY	`map_values(scores)` → `[90, 85]`
`array_contains(arr, val)`	判断 ARRAY 是否包含某值	`array_contains(hobbies,'coding')`
`sort_array(arr)`	对 ARRAY 排序	`sort_array(hobbies)`

lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的，能将一行数据拆分成多行数据，在此基础上可以对拆分的数据进行聚合，lateral view首先为原始表的每行调用UDTF，UDTF会把一行拆分成一行或者多行，lateral view在把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。

6.1 Array相关函数

① explode(array) 数组展开

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-- 基础用法：将数组元素展开为多行
CREATE TABLE user_scores (
 user_id INT,
 scores ARRAY<INT> -- 成绩数组
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO user_hobbies VALUES
(1, ARRAY(85, 92, 78)),
(2, ARRAY(90, 88));

-- 实际场景：分析用户浏览历史
SELECT user_id, score
FROM user_scores
LATERAL VIEW explode(scores) exploded AS score;

数据源

user_id	scores
1	[85, 92, 78]
2	[90, 88]

执行步骤：

遍历：查询引擎开始逐行扫描 user_scores表。
第一行 (user_id=1)：
- explode([85, 92, 78])开始工作，生成一个包含3行的虚拟表。我们给这个虚拟表起名为 exploded，它只有一列，我们叫这列为 score。
- 虚拟表 exploded的内容是：
  
  score
  
  85
  
  92
  
  78
- LATERAL VIEW将原始行 (user_id=1) 与这个虚拟表 exploded进行笛卡尔积（在这个场景下是1对多连接）。于是，我们得到：
  
  user_id score
  
  1 85
  
  1 92
  
  1 78
第二行 (user_id=2)：
- 重复相同过程：explode([90, 88])生成虚拟表，内容为 [90, 88]。
- LATERAL VIEW将原始行 (user_id=2) 与虚拟表连接，得到：
  
  user_id score
  
  2 90
  
  2 88
合并结果：
- 将上述所有中间结果合并，就是最终的输出。原始的一行数据（包含数组），被“炸开”成了多行扁平化数据。
  
  user_id score
  
  1 85
  
  1 92
  
  1 78
  
  2 90
  
  2 88

score
85
92
78

user_id	score
1	85
1	92
1	78

user_id	score
2	90
2	88

user_id	score
1	85
1	92
1	78
2	90
2	88

为什么要用 LATERAL VIEW？

因为 explode()这样的UDTF，输入一行会输出多行，这破坏了SQL中“一行进，一行出”的常规函数规则。LATERAL VIEW就是Hive/Spark SQL为了解决“如何将这种一行变多行的结果，与上下文（原表其他列）正确关联”而引入的语法。

一个常见错误写法（无法运行）：

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-- 错误！SELECT子句中不能直接使用返回多行的UDTF
SELECT user_id, explode(scores) AS score FROM user_scores;

这个查询会报错，因为它不知道如何将 user_id(1行) 与 explode(scores)(3行) 对齐。LATERAL VIEW就是解决这个对齐问题的标准方式。

② posexplode(array) 带索引展开

和 explode(array) 相比，在炸开时增加了索引position，在合并的结果中可以体现出来，类似分组排序

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-- 用法：同时返回数组索引和元素
CREATE TABLE user_hobbies (
 user_id INT,
 hobbies ARRAY<STRING> -- 爱好数组
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO user_hobbies VALUES
(1, ARRAY('reading', 'music', 'sports')),
(2, ARRAY('coding', 'gaming'));

-- 查询
SELECT user_id, hobby, position
FROM user_hobbies
LATERAL VIEW posexplode(hobbies) exploded AS position, hobby;

数据源

user_id	hobbies
1	[‘reading’, ‘music’, ‘sports’]
2	[‘coding’, ‘gaming’]

执行步骤：

遍历：查询引擎开始逐行扫描 user_hobbies表。
第一行 (user_id=1, hobbies=[‘reading’,‘music’,‘sports’])：
- posexplode(['reading','music','sports'])开始工作，生成一个包含3行的虚拟表。我们给这个虚拟表起名为 exploded，它有两列：位置列和值列，分别命名为 position和 hobby。
- 虚拟表 exploded的内容是：
  
  position hobby
  
  0 reading
  
  1 music
  
  2 sports
- LATERAL VIEW将原始行 (user_id=1) 与这个虚拟表 exploded进行连接。于是，我们得到：
  
  user_id position hobby
  
  1 0 reading
  
  1 1 music
  
  1 2 sports
第二行 (user_id=2, hobbies=[‘coding’,‘gaming’])：
- 重复相同过程：posexplode(['coding','gaming'])生成虚拟表，内容为：
  
  position hobby
  
  0 coding
  
  1 gaming
- LATERAL VIEW将原始行 (user_id=2) 与虚拟表连接，得到：
  
  user_id position hobby
  
  2 0 coding
  
  2 1 gaming
合并结果：
- 将上述所有中间结果合并，就是最终的输出。原始的一行数据（包含数组），被"炸开"成了多行扁平化数据，并保留了元素在数组中的位置索引。
  
  user_id position hobby
  
  1 0 reading
  
  1 1 music
  
  1 2 sports
  
  2 0 coding
  
  2 1 gaming

position	hobby
0	reading
1	music
2	sports

user_id	position	hobby
1	0	reading
1	1	music
1	2	sports

position	hobby
0	coding
1	gaming

user_id	position	hobby
2	0	coding
2	1	gaming

user_id	position	hobby
1	0	reading
1	1	music
1	2	sports
2	0	coding
2	1	gaming

③ array_contains(arr, value) 数组包含判断

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-- 用法：判断数组是否包含特定值
CREATE TABLE products (
 product_id INT,
 tags ARRAY<STRING> -- 商品标签
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO products VALUES
(1, ARRAY('electronics', 'discount', 'new')),
(2, ARRAY('clothing', 'summer')),
(3, ARRAY('electronics', 'home'));

-- 查询：查找所有电子类商品
SELECT product_id, tags
FROM products
WHERE array_contains(tags, 'electronics');

数据源

product_id	tags
1	[’electronics’, ‘discount’, ’new’]
2	[‘clothing’, ‘summer’]
3	[’electronics’, ‘home’]

执行步骤：

遍历：查询引擎开始逐行扫描 products表。
逐行应用 array_contains函数：
- 第一行 (product_id=1, tags=[’electronics’,‘discount’,’new’])：
  - 计算 array_contains(['electronics','discount','new'], 'electronics')
  - 检查数组 ['electronics','discount','new']是否包含字符串 'electronics'
  - 结果为 TRUE（包含）

第二行 (product_id=2, tags=[‘clothing’,‘summer’])：
- 计算 array_contains(['clothing','summer'], 'electronics')
- 检查数组 ['clothing','summer']是否包含字符串 'electronics'
- 结果为 FALSE（不包含）
第三行 (product_id=3, tags=[’electronics’,‘home’])：
- 计算 array_contains(['electronics','home'], 'electronics')
- 检查数组 ['electronics','home']是否包含字符串 'electronics'
- 结果为 TRUE（包含）

应用WHERE条件过滤：
- 只保留 array_contains返回 TRUE的行
- 符合条件的是第1行和第3行
返回结果：
- 输出满足条件的行
  
  product_id tags
  
  1 [’electronics’,‘discount’,’new’]
  
  3 [’electronics’,‘home’]

product_id	tags
1	[’electronics’,‘discount’,’new’]
3	[’electronics’,‘home’]

④ sort_array(arr) 数组排序

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-- 用法：对数组元素进行排序
CREATE TABLE student_results (
 student_id INT,
 scores ARRAY<INT>, -- 多次考试成绩
 subjects ARRAY<STRING> -- 科目列表
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO student_results VALUES
(1, ARRAY(85, 92, 78, 90), ARRAY('physics', 'math', 'english', 'chemistry')),
(2, ARRAY(88, 75, 95), ARRAY('history', 'geography', 'biology'));

-- 查询：对成绩数组进行排序
SELECT 
 student_id,
 scores,
 sort_array(scores) AS sorted_scores,
 subjects,
 sort_array(subjects) AS sorted_subjects
FROM student_results;

数据源

student_id	scores	subjects
1	[85, 92, 78, 90]	[‘physics’, ‘math’, ’english’, ‘chemistry’]
2	[88, 75, 95]	[‘history’, ‘geography’, ‘biology’]

执行步骤：

遍历：查询引擎开始逐行扫描 student_results表。
逐行应用 sort_array函数：
- 第一行 (student_id=1)：
  - 原始数据：
    - scores = [85, 92, 78, 90]
    - subjects = ['physics','math','english','chemistry']
  - 计算 sort_array([85, 92, 78, 90])：
    - 对整数数组进行升序排序
    - 结果：[78, 85, 90, 92]
  - 计算 sort_array(['physics','math','english','chemistry'])：
    - 对字符串数组按字典序排序
    - 结果：['chemistry','english','math','physics']

第二行 (student_id=2)：
- 原始数据：
  - scores = [88, 75, 95]
  - subjects = ['history','geography','biology']
  - 计算 sort_array([88, 75, 95])：
    - 对整数数组进行升序排序
    - 结果：[75, 88, 95]
  - 计算 sort_array(['history','geography','biology'])：
    - 对字符串数组按字典序排序
    - 结果：['biology','geography','history']

构造结果行：
- 对每一行，保留原始列，并添加排序后的新列

返回结果：

原来scores和subjects的对应关系在排序后消失

student_id	scores	sorted_scores	subjects	sorted_subjects
1	[85,92,78,90]	[78,85,90,92]	[‘physics’,‘math’,’english’,‘chemistry’]	[‘chemistry’,’english’,‘math’,‘physics’]
2	[88,75,95]	[75,88,95]	[‘history’,‘geography’,‘biology’]	[‘biology’,‘geography’,‘history’]

6.2 Map映射相关函数

① explode(map) Map展开

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-- 用法：将Map展开为key-value对
CREATE TABLE student_scores (
 student_id INT,
 scores MAP<STRING, INT> -- 科目-分数映射
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO student_scores VALUES
(1, MAP('math', 90, 'english', 85, 'physics', 88)),
(2, MAP('math', 92, 'chemistry', 78));

-- 查询
SELECT student_id, subject, score
FROM student_scores
LATERAL VIEW explode(scores) exploded AS subject, score;

数据源

student_id	scores
1	{‘math’:90,’english’:85,‘physics’:88}
2	{‘math’:92,‘chemistry’:78}

执行步骤：

遍历：查询引擎开始逐行扫描 student_scores表。
第一行 (student_id=1, scores={‘math’:90,’english’:85,‘physics’:88})：
- explode({'math':90,'english':85,'physics':88})开始工作，生成一个包含3行的虚拟表。我们给这个虚拟表起名为 exploded，它有两列：键列和值列，分别命名为 subject和 score。
- 虚拟表 exploded的内容是：
  
  subject score
  
  math 90
  
  english 85
  
  physics 88
- LATERAL VIEW将原始行 (student_id=1) 与这个虚拟表 exploded进行连接。于是，我们得到：
  
  student_id subject score
  
  1 math 90
  
  1 english 85
  
  1 physics 88
第二行 (student_id=2, scores={‘math’:92,‘chemistry’:78})：
- 重复相同过程：explode({'math':92,'chemistry':78})生成虚拟表，内容为：
  
  subject score
  
  math 92
  
  chemistry 78
- LATERAL VIEW将原始行 (student_id=2) 与虚拟表连接，得到：
  
  student_id subject score
  
  2 math 92
  
  2 chemistry 78
合并结果：
- 将上述所有中间结果合并，就是最终的输出。原始的一行数据（包含Map），被"炸开"成了多行扁平化数据，每行包含一个键值对。
  
  student_id subject score
  
  1 math 90
  
  1 english 85
  
  1 physics 88
  
  2 math 92
  
  2 chemistry 78

subject	score
math	90
english	85
physics	88

student_id	subject	score
1	math	90
1	english	85
1	physics	88

subject	score
math	92
chemistry	78

student_id	subject	score
2	math	92
2	chemistry	78

student_id	subject	score
1	math	90
1	english	85
1	physics	88
2	math	92
2	chemistry	78

②map_keys(map) map_values(map) 提取Map的键或值

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-- 用法：提取Map中的所有键或所有值
CREATE TABLE employee_skills (
 emp_id INT,
 skills MAP<STRING, INT> -- 技能:熟练度映射
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO employee_skills VALUES
(1, MAP('Java', 5, 'Python', 4, 'SQL', 3)),
(2, MAP('JavaScript', 4, 'React', 5));

-- 查询1：提取所有技能名称
SELECT 
 emp_id,
 map_keys(skills) AS skill_names
FROM employee_skills;

-- 查询2：提取所有熟练度
SELECT 
 emp_id,
 map_values(skills) AS skill_levels
FROM employee_skills;

数据源

emp_id	skills
1	{‘Java’:5,‘Python’:4,‘SQL’:3}
2	{‘JavaScript’:4,‘React’:5}

执行步骤（查询1 - map_keys）：

遍历：查询引擎开始逐行扫描 employee_skills表。
逐行应用 map_keys函数：
- 第一行 (emp_id=1, skills={‘Java’:5,‘Python’:4,‘SQL’:3})：
  - 计算 map_keys({'Java':5,'Python':4,'SQL':3})
  - 提取Map中的所有键
  - 结果：数组 ['Java','Python','SQL']

第二行 (emp_id=2, skills={‘JavaScript’:4,‘React’:5})：
- 计算 map_keys({'JavaScript':4,'React':5})
- 提取Map中的所有键
- 结果：数组 ['JavaScript','React']

构造结果行：
- 每一行包含 emp_id和对应的技能名称数组
返回结果：

emp_id skill_names

1 [‘Java’,‘Python’,‘SQL’]

2 [‘JavaScript’,‘React’]

emp_id	skill_names
1	[‘Java’,‘Python’,‘SQL’]
2	[‘JavaScript’,‘React’]

执行步骤（查询2 - map_values）：

遍历：查询引擎开始逐行扫描 employee_skills表。
逐行应用 map_values函数：
- 第一行 (emp_id=1, skills={‘Java’:5,‘Python’:4,‘SQL’:3})：
  - 计算 map_values({'Java':5,'Python':4,'SQL':3})
  - 提取Map中的所有值
  - 结果：数组 [5, 4, 3]

第二行 (emp_id=2, skills={‘JavaScript’:4,‘React’:5})：
- 计算 map_values({'JavaScript':4,'React':5})
- 提取Map中的所有值
- 结果：数组 [4, 5]

构造结果行：
- 每一行包含 emp_id和对应的熟练度数组
返回结果：

emp_id skill_levels

1 [5, 4, 3]

2 [4, 5]

emp_id	skill_levels
1	[5, 4, 3]
2	[4, 5]

6.3 多个 LATERAL VIEW

① 基本语法回顾

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CREATE TABLE user_data (
 user_id INT,
 tags ARRAY<STRING>,
 hobbies ARRAY<STRING>
);

-- 基本用法
SELECT user_id, tag
FROM user_data
LATERAL VIEW explode(tags) t AS tag;

② 多个 LATERAL VIEW 的笛卡尔积问题

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-- 创建测试表
CREATE TABLE user_interests (
 user_id INT,
 tags ARRAY<STRING>, -- 标签数组
 skills ARRAY<STRING> -- 技能数组
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO user_interests VALUES
(1, ARRAY('student', 'coder'), ARRAY('Java', 'SQL')),
(2, ARRAY('teacher'), ARRAY('Python', 'C++', 'Go'));

-- 示例1：多个LATERAL VIEW（可能产生笛卡尔积）
SELECT 
 user_id,
 tag,
 skill
FROM user_interests
LATERAL VIEW explode(tags) t1 AS tag
LATERAL VIEW explode(skills) t2 AS skill;

数据源

user_id	tag	skill
1	[‘student’, ‘coder’]	[‘Java’, ‘SQL’]
2	[’teacher’]	[‘Python’, ‘C++’, ‘Go’]

执行步骤分析：

遍历原始表：
- 第一行：user_id=1, tags=[‘student’,‘coder’], skills=[‘Java’,‘SQL’]
- 第二行：user_id=2, tags=[’teacher’], skills=[‘Python’,‘C++’,‘Go’]
第一个 LATERAL VIEW 展开 tags：
- 对第一行：
  - 虚拟表t1：tag=‘student’
  - 虚拟表t1：tag=‘coder’

对第二行：
- 虚拟表t1：tag=‘teacher’

第二个 LATERAL VIEW 展开 skills：
- 对第一行的第一个tag（‘student’）：
  - 展开skills数组：[‘Java’,‘SQL’]
  - 生成：(‘student’, ‘Java’), (‘student’, ‘SQL’)

对第一行的第二个tag（‘coder’）：
- 展开skills数组：[‘Java’,‘SQL’]
- 生成：(‘coder’, ‘Java’), (‘coder’, ‘SQL’)
对第二行的tag（’teacher’）：
- 展开skills数组：[‘Python’,‘C++’,‘Go’]
- 生成：(’teacher’, ‘Python’), (’teacher’, ‘C++’), (’teacher’, ‘Go’)

最终结果：

user_id tag skill

1 student Java

1 student SQL

1 coder Java

1 coder SQL

2 teacher Python

2 teacher C++

2 teacher Go

⚠️ 注意：这产生了笛卡尔积！user_id=1 的 2个tags × 2个skills = 4行。这可能不是你想要的效果。

③ 使用 posexplode 按索引对齐

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-- 创建表
CREATE TABLE student_subjects (
 student_id INT,
 subjects ARRAY<STRING>, -- 科目
 grades ARRAY<INT> -- 对应成绩
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO student_subjects VALUES
(1, ARRAY('数学', '英语', '物理'), ARRAY(90, 85, 88)),
(2, ARRAY('化学', '生物'), ARRAY(92, 78));

-- ✅ 正确做法：使用 posexplode 按位置对齐
SELECT 
 student_id,
 subject,
 grade
FROM student_subjects
LATERAL VIEW posexplode(subjects) s AS pos1, subject
LATERAL VIEW posexplode(grades) g AS pos2, grade
WHERE pos1 = pos2; -- 关键：按相同位置连接

数据源

student_id	subjects	grades
1	[‘数学’, ‘英语’, ‘物理’]	[90, 85, 88]
2	[‘化学’, ‘生物’]	[92, 78]

执行步骤：

1. 使用 posexplode 展开 subjects：

第一行：
- (0, ‘数学’), (1, ‘英语’), (2, ‘物理’)
第二行：
- (0, 90), (0, 85), (0, 88)

2. 使用 posexplode 展开 grades：

第一行：
- (0, ‘化学’), (1, ‘生物’)
第二行：
- (0, 92), (0, 78)

3. 按照笛卡尔积展开所有组合：

student_id	pos1	subject	pos2	grade
1	0	数学	0	90
1	0	数学	1	85
1	0	数学	2	88
1	1	英语	0	90
1	1	英语	1	85
1	1	英语	2	88
1	2	物理	0	90
1	2	物理	1	85
1	2	物理	2	88
2	0	化学	0	92
2	0	化学	1	78
2	1	生物	0	92
2	1	生物	1	78

3. 按where指定的pos1=pos2进行连接：

student_id=1，pos1=0 只能连接 pos2=0 → (‘数学’, 90)
student_id=1，pos1=1 只能连接 pos2=1 → (‘英语’, 85)
student_id=1，pos1=2 只能连接 pos2=2 → (‘物理’, 88)
student_id=2，pos1=0 只能连接 pos2=0 → (‘化学’, 92)
student_id=2，pos1=1 只能连接 pos2=1 → (‘物理’, 78)

最终结果：

user_id	subject	grade
1	数学	90
1	英语	85
1	物理	88
2	化学	92
2	物理	78

✅ 正确：按位置对齐，避免了意外的笛卡尔积。

对不齐

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-- 使用 posexplode 按位置对齐
SELECT 
 user_id,
 tag,
 skill
FROM user_interests
LATERAL VIEW posexplode(tags) t1 AS pos1, tag
LATERAL VIEW posexplode(skills) t2 AS pos2, skill
WHERE pos1 = pos2; -- 按相同位置对齐

数据源

user_id	tag	skill
1	[‘student’, ‘coder’]	[‘Java’, ‘SQL’]
2	[’teacher’]	[‘Python’, ‘C++’, ‘Go’]

执行步骤：

1. 使用 posexplode 展开 tags：

第一行：
- (0, ‘student’), (1, ‘coder’)
第二行：
- (0, ’teacher’)

2. 使用 posexplode 展开 skills：

第一行：
- (0, ‘Java’), (1, ‘SQL’)
第二行：
- (0, ‘Python’), (1, ‘C++’), (2, ‘Go’)

3. 按位置连接：

user_id	pos1	tag	pos2	skill
1	0	student	0	Java
1	0	student	1	SQL
1	1	coder	0	Java
1	1	coder	1	SQL
2	0	teacher	0	Python
2	0	teacher	1	C++
2	0	teacher	2	Go

第一行，pos1=0 只能连接 pos2=0 → (‘student’, ‘Java’)
第一行，pos1=1 只能连接 pos2=1 → (‘coder’, ‘SQL’)
第二行，pos1=0 只能连接 pos2=0 → (’teacher’, ‘Python’)

最终结果：

user_id	tag	skill
1	student	Java
1	coder	SQL
2	teacher	Python

✅ 正确：按位置对齐，避免了意外的笛卡尔积。

④ OUTER 关键字的作用

几乎没有额外性能开销，但会让结果集包含更多行（保留了空数组对应的行）。

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-- 创建包含空数组的数据
INSERT INTO user_interests VALUES
(3, ARRAY('engineer'), ARRAY()), -- skills为空数组
(4, ARRAY(), ARRAY('Java')); -- tags为空数组

-- 没有OUTER关键字
SELECT 
 user_id,
 tag
FROM user_interests
LATERAL VIEW explode(tags) t AS tag;

数据源

user_id	tag	skill
1	[‘student’, ‘coder’]	[‘Java’, ‘SQL’]
2	[’teacher’]	[‘Python’, ‘C++’, ‘Go’]
3	[’engineer’]	[]
4	[]	[‘Java’]

执行结果（没有OUTER）：

user_id	tag
1	student
1	coder
2	teacher
3	engineer
4	❌ 这行会丢失！

user_id=4 的标签数组为空，explode([])不会生成任何行，所以这行数据完全丢失了。

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-- 使用OUTER关键字
SELECT 
 user_id,
 tag
FROM user_interests
LATERAL VIEW OUTER explode(tags) t AS tag;

执行结果（有OUTER）：

user_id	tag
1	student
1	coder
2	teacher
3	engineer
4	NULL

✅ 关键区别：OUTER关键字会保留原始行，即使 UDTF 没有输出任何行，也会用 NULL 填充。

⑤ 复杂场景示例

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-- 创建电商订单表
CREATE TABLE orders (
 order_id STRING,
 order_date STRING,
 items ARRAY<STRUCT< -- 商品项
 product_id STRING,
 quantity INT,
 price DECIMAL(10,2)
 >>,
 promotions ARRAY<STRING> -- 优惠活动
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO orders VALUES
('O001', '2024-01-01', 
 ARRAY(
 STRUCT('P001', 2, 50.00),
 STRUCT('P002', 1, 100.00)
 ), 
 ARRAY('NEW_USER', 'FREE_SHIPPING')
),
('O002', '2024-01-01',
 ARRAY(
 STRUCT('P003', 3, 30.00)
 ),
 ARRAY() -- 没有促销
),
('O003', '2024-01-02',
 ARRAY(), -- 没有商品
 ARRAY('DISCOUNT_10')
);

-- 示例1：展开订单商品，保留没有商品的订单
SELECT 
 order_id,
 order_date,
 item.product_id,
 item.quantity,
 item.price
FROM orders
LATERAL VIEW OUTER explode(items) t AS item;

数据源：

order_id	order_date	items	promotions
O001	2024-01-01	[(‘P001’, 2, 50.00),(‘P002’, 1, 100.00)]	[‘NEW_USER’, ‘FREE_SHIPPING’]
O002	2024-01-01	[(‘P003’, 3, 30.00)]	[]
O003	2024-01-02	[]	[‘DISCOUNT_10’]

执行结果：

order_id	order_date	product_id	quantity	price
O001	2024-01-01	P001	2	50.00
O001	2024-01-01	P002	1	100.00
O002	2024-01-01	P003	3	30.00
O003	2024-01-02	NULL	NULL	NULL

注意：O003 订单没有商品，但使用了 OUTER，所以被保留下来，商品相关字段为 NULL。

⑥ 多个 LATERAL VIEW 与 OUTER 的组合

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-- 同时展开商品和促销
SELECT 
 order_id,
 item.product_id,
 promotion
FROM orders
LATERAL VIEW OUTER explode(items) t1 AS item
LATERAL VIEW OUTER explode(promotions) t2 AS promotion;

执行过程分析：

原始数据：
- O001: 2个商品 × 2个促销 = 4行
- O002: 1个商品 × 0个促销 = 1行（因为OUTER）
- O003: 0个商品 × 1个促销 = 1行（因为OUTER）

最终结果：

order_id	product_id	promotion
O001	P001	NEW_USER
O001	P001	FREE_SHIPPING
O001	P002	NEW_USER
O001	P002	FREE_SHIPPING
O002	P003	NULL
O003	NULL	DISCOUNT_10

⑦ 实际业务场景示例

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-- 用户行为分析
CREATE TABLE user_events (
 user_id INT,
 date STRING,
 page_views ARRAY<STRING>, -- 访问页面
 clicks ARRAY<STRUCT< -- 点击事件
 element_id STRING,
 timestamp BIGINT
 >>,
 sessions ARRAY<STRUCT< -- 会话信息
 session_id STRING,
 duration INT
 >>
);

-- 复杂的多维度分析
SELECT 
 user_id,
 date,
 page_view,
 click.element_id AS clicked_element,
 click.timestamp AS click_time,
 session.session_id,
 session.duration
FROM user_events
LATERAL VIEW OUTER explode(page_views) pv AS page_view
LATERAL VIEW OUTER explode(clicks) c AS click
LATERAL VIEW OUTER explode(sessions) s AS session
WHERE date = '2024-01-15';

⑧ 性能优化建议

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-- ❌ 不推荐的写法：在WHERE前做复杂的展开
SELECT 
 user_id,
 page_view,
 click.element_id
FROM user_events
LATERAL VIEW OUTER explode(page_views) pv AS page_view
LATERAL VIEW OUTER explode(clicks) c AS click
WHERE page_view LIKE '%product%'
 AND click.timestamp > 1673712000;

-- ✅ 推荐的写法：先过滤，再展开
WITH filtered_data AS (
 SELECT 
 user_id,
 page_views,
 clicks
 FROM user_events
 WHERE EXISTS (
 SELECT 1
 FROM UNNEST(page_views) AS pv
 WHERE pv LIKE '%product%'
 )
)
SELECT 
 user_id,
 page_view,
 click.element_id
FROM filtered_data
LATERAL VIEW OUTER explode(page_views) pv AS page_view
LATERAL VIEW OUTER explode(clicks) c AS click
WHERE click.timestamp > 1673712000;

七、Spark 3.0+ 的新语法 CROSS JOIN UNNEST（推荐）

这是现代SQL（Spark 3.0+、Presto/Trino、BigQuery等）中处理数组的标准方法。

UNNEST 是 SQL（尤其在 Hive、Spark SQL、Flink SQL 等大数据框架中）用于将嵌套的集合类型数据“展开”成多行数据的核心操作。它主要用于处理数组（Array）和映射（Map）类型的数据。

7.1 基本概念对比

首先，我们对比两种语法：

特性	`LATERAL VIEW explode()`(Hive风格)	`CROSS JOIN UNNEST()`(SQL标准)
语法来源	Hive/Spark特有扩展	SQL标准语法
可读性	较复杂，需要理解UDTF概念	更直观，类似表连接
SQL标准	非标准	SQL:2016标准
支持平台	Hive, Spark (2.x+)	Spark 3.0+, Presto, Trino, BigQuery, Snowflake
多个数组展开	需要多个LATERAL VIEW	可在UNNEST中指定多个数组
默认行为	内连接，丢弃空/空数组行	内连接，丢弃空/空数组行
保留原行语法	`LATERAL VIEW OUTER explode()`	`LEFT JOIN UNNEST() ON true`

7.2 基本数组展开

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-- 创建测试表
CREATE TABLE student_grades (
 student_id INT,
 name STRING,
 grades ARRAY<INT>
);

-- 插入数据
INSERT INTO student_grades VALUES
(1, '张三', ARRAY(85, 90, 92)),
(2, '李四', ARRAY(78, 82)),
(3, '王五', ARRAY()), -- 空数组
(4, '赵六', NULL); -- NULL数组

-- 展开数组
SELECT 
 student_id,
 name,
 grade
FROM student_grades
CROSS JOIN UNNEST(grades) AS t(grade);

数据源

student_id	name	grades
1	张三	[85, 90, 92]
2	李四	[78, 82]
3	王五	ARRAY()
4	赵六	NULL

结果：

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+-----------+------+-------+
| student_id| name | grade |
+-----------+------+-------+
| 1 | 张三 | 85 |
| 1 | 张三 | 90 |
| 1 | 张三 | 92 |
| 2 | 李四 | 78 |
| 2 | 李四 | 82 |
+-----------+------+-------+

⚠️ 注意：王五和赵六的数据丢失了，因为CROSS JOIN不会保留空数组或NULL数组的行。

7.3 保留空数组的行 (LEFT JOIN)

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-- 使用 LEFT JOIN 保留空数组
SELECT 
 student_id,
 name,
 grade
FROM student_grades
LEFT JOIN UNNEST(grades) AS t(grade) ON true;

结果：

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+-----------+------+-------+
| student_id| name | grade |
+-----------+------+-------+
| 1 | 张三 | 85 |
| 1 | 张三 | 90 |
| 1 | 张三 | 92 |
| 2 | 李四 | 78 |
| 2 | 李四 | 82 |
| 3 | 王五 | NULL | -- 空数组，grade为NULL
| 4 | 赵六 | NULL | -- NULL数组，grade为NULL
+-----------+------+-------+

✅ 关键：LEFT JOIN UNNEST(...) ON true相当于 LATERAL VIEW OUTER explode(...)

7.4 展开多个数组 (按元素对齐)

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-- 创建表
CREATE TABLE student_subjects (
 student_id INT,
 subjects ARRAY<STRING>, -- 科目
 grades ARRAY<INT> -- 对应成绩
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO student_subjects VALUES
(1, ARRAY('数学', '英语', '物理'), ARRAY(90, 85, 88)),
(2, ARRAY('化学', '生物'), ARRAY(92, 78));

-- 同时展开多个数组（按位置对齐）
SELECT 
 student_id,
 subject,
 grade
FROM student_subjects
CROSS JOIN UNNEST(subjects, grades) AS t(subject, grade);


-- ✅ 等价于 posexplode 按位置对齐
SELECT 
 student_id,
 subject,
 grade
FROM student_subjects
LATERAL VIEW posexplode(subjects) s AS pos1, subject
LATERAL VIEW posexplode(grades) g AS pos2, grade
WHERE pos1 = pos2; -- 关键：按相同位置连接

数据源

student_id	subjects	grades
1	[‘数学’, ‘英语’, ‘物理’]	[90, 85, 88]
2	[‘化学’, ‘生物’]	[92, 78]

执行过程：

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UNNEST(subjects, grades) 按位置对齐展开：

student_id=1:
 - 第一组：('数学', 90)
 - 第二组：('英语', 85)
 - 第三组：('物理', 88)

student_id=2:
 - 第一组：('化学', 92)
 - 第二组：('生物', 78)

结果：
+-----------+--------+-------+
| student_id| subject| grade |
+-----------+--------+-------+
| 1 | 数学 | 90 |
| 1 | 英语 | 85 |
| 1 | 物理 | 88 |
| 2 | 化学 | 92 |
| 2 | 生物 | 78 |
+-----------+--------+-------+

🆚CROSS JOIN UNNEST()与LATERAL VIEW posexplode()对比

特性	`CROSS JOIN UNNEST(arr1, arr2)`	`LATERAL VIEW posexplode()`组合
语法简洁性	⭐⭐⭐⭐⭐ 一行搞定	⭐⭐ 需要多行，复杂
按位置对齐	✅ 自动按位置对齐	❌ 不会自动对齐
避免笛卡尔积	✅ 自动避免	❌ 会产生笛卡尔积，需手动处理
可读性	⭐⭐⭐⭐⭐ 直观易懂	⭐⭐ 需要理解 posexplode 和连接条件
数组长度检查	✅ 自动处理长度不匹配，用NULL填充	❌ 需要手动处理长度不匹配
多字段下的性能	✅ 单次扫描表一次操作完成多数组展开	❌ 多次扫描表或生成中间结果需要额外连接操作，可能产生大量中间数据

语法对比表

场景	Hive/Spark 2.x 语法	SQL标准语法 (Spark 3.0+)
基本展开	`LATERAL VIEW explode(arr) t AS elem`	`CROSS JOIN UNNEST(arr) AS t(elem)`
带位置展开	`LATERAL VIEW posexplode(arr) t AS pos, elem`	`CROSS JOIN UNNEST(arr) WITH ORDINALITY AS t(elem, pos)`
保留空数组	`LATERAL VIEW OUTER explode(arr) t AS elem`	`LEFT JOIN UNNEST(arr) AS t(elem) ON true`
展开多个数组	需要多个LATERAL VIEW	`CROSS JOIN UNNEST(arr1, arr2) AS t(elem1, elem2)`
展开Map	`LATERAL VIEW explode(map) t AS k, v`	`CROSS JOIN UNNEST(map) AS t(k, v)`

处理数组长度不匹配

数据源

student_id	subjects	grades
1	[‘数学’, ‘英语’, ‘物理’]	[90, 85, 88]
2	[‘化学’, ‘生物’]	[92, 78]
3	[‘历史’, ‘地理’, ‘政治’]	[80, 85]

使用 CROSS JOIN UNNEST（自动处理）：

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-- UNNEST 自动处理长度不匹配
INSERT INTO student_subjects VALUES
(3, ARRAY('历史', '地理', '政治'), ARRAY(80, 85)); -- 长度不匹配

SELECT 
 student_id,
 subject,
 grade
FROM student_subjects
CROSS JOIN UNNEST(subjects, grades) AS t(subject, grade);

结果（自动用NULL填充）：

1
2
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student_id | subject | grade
-----------|---------|------
3 | 历史 | 80
3 | 地理 | 85
3 | 政治 | NULL -- 自动用NULL填充

使用 LATERAL VIEW posexplode（手动处理）：

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-- 使用 FULL OUTER JOIN 处理长度不匹配
SELECT 
 COALESCE(s.student_id, g.student_id) AS student_id,
 s.subject,
 g.grade
FROM (
 SELECT student_id, pos, subject
 FROM student_subjects
 LATERAL VIEW posexplode(subjects) s AS pos, subject
) s
FULL OUTER JOIN (
 SELECT student_id, pos, grade
 FROM student_subjects
 LATERAL VIEW posexplode(grades) g AS pos, grade
) g ON s.student_id = g.student_id AND s.pos = g.pos;

7.5 带位置索引展开 (WITH ORDINALITY)

1
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7


-- 使用 WITH ORDINALITY 获取元素位置
SELECT 
 student_id,
 pos, -- 位置索引（从1开始）
 grade
FROM student_grades
CROSS JOIN UNNEST(grades) WITH ORDINALITY AS t(grade, pos);

数据源

student_id	subjects	grades
1	[‘数学’, ‘英语’, ‘物理’]	[90, 85, 88]
2	[‘化学’, ‘生物’]	[92, 78]

结果：

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+-----------+----+-------+
| student_id| pos| grade |
+-----------+----+-------+
| 1 | 1 | 85 |
| 1 | 2 | 90 |
| 1 | 3 | 92 |
| 2 | 1 | 78 |
| 2 | 2 | 82 |
+-----------+----+-------+

7.6 展开 Map 类型

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-- 创建包含Map的表
CREATE TABLE student_scores (
 student_id INT,
 scores MAP<STRING, INT> -- 科目:分数
);

-- 插入数据
INSERT INTO student_scores VALUES
(1, MAP('数学', 90, '英语', 85, '物理', 88)),
(2, MAP('化学', 92, '生物', 78));

-- 展开Map
SELECT 
 student_id,
 subject,
 score
FROM student_scores
CROSS JOIN UNNEST(scores) AS t(subject, score);

数据源

student_id	scores
1	{‘数学’:90,‘英语’:85,‘物理’:88}
2	{‘化学’:92,‘生物’:78}

结果：

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+-----------+--------+-------+
| student_id| subject| score |
+-----------+--------+-------+
| 1 | 数学 | 90 |
| 1 | 英语 | 85 |
| 1 | 物理 | 88 |
| 2 | 化学 | 92 |
| 2 | 生物 | 78 |
+-----------+--------+-------+

7.7 🔄 高级用法

① 多层嵌套展开

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-- 复杂数据结构
CREATE TABLE nested_data (
 id INT,
 data ARRAY<STRUCT<
 name STRING,
 values ARRAY<INT>
 >>
);

-- 插入数据
INSERT INTO nested_data VALUES
(1, ARRAY(
 STRUCT('A', ARRAY(1, 2, 3)),
 STRUCT('B', ARRAY(4, 5))
));

两层展开

1
2
3
4
5
6
7


SELECT 
 id,
 outer_data.name,
 inner_value
FROM nested_data
CROSS JOIN UNNEST(data) AS outer_data 
CROSS JOIN UNNEST(outer_data.values) AS inner_value;

等价于：

1
2
3
4
5
6
7


SELECT 
 id,
 outer_data.name,
 inner_value
FROM nested_data,
UNNEST(data) AS outer_data,
UNNEST(outer_data.values) AS inner_value;

id	outer_data.name	inner_value
1	A	1
1	A	2
1	A	3
1	B	1
1	B	2
1	B	3

② 过滤展开后的数据

1
2
3
4
5
6
7


-- 只展开特定条件的元素
SELECT 
 student_id,
 grade
FROM student_grades
CROSS JOIN UNNEST(grades) AS t(grade)
WHERE grade > 85; -- 只保留大于85的成绩

③ 聚合与展开组合

1
2
3
4
5
6
7
8


-- 计算每个学生的平均分
SELECT 
 student_id,
 name,
 AVG(grade) AS avg_grade
FROM student_grades
CROSS JOIN UNNEST(grades) AS t(grade)
GROUP BY student_id, name;

MAP on My Learning Notes

【九】Hive 复杂数据类型：ARRAY / MAP / STRUCT 与嵌套展开

一、三种复合类型总览

二、ARRAY

2.1 建表

2.2 访问

2.3 统计

三、Map

3.1 建表

3.2 访问

3.3 统计

四、Struct

4.1 建表

4.2 访问

4.3 统计

五、嵌套类型访问

六、常用辅助函数UDTF（配合复合类型）

6.1 Array相关函数

① explode(array) 数组展开

② posexplode(array) 带索引展开

③ array_contains(arr, value) 数组包含判断

④ sort_array(arr) 数组排序

6.2 Map映射相关函数

① explode(map) Map展开

②map_keys(map) map_values(map) 提取Map的键或值

6.3 多个 LATERAL VIEW

① 基本语法回顾

② 多个 LATERAL VIEW 的笛卡尔积问题

③ 使用 posexplode 按索引对齐

对齐

对不齐

④ OUTER 关键字的作用

⑤ 复杂场景示例

⑥ 多个 LATERAL VIEW 与 OUTER 的组合

⑦ 实际业务场景示例

⑧ 性能优化建议

七、Spark 3.0+ 的新语法 CROSS JOIN UNNEST（推荐）

7.1 基本概念对比

7.2 基本数组展开

7.3 保留空数组的行 (LEFT JOIN)

7.4 展开多个数组 (按元素对齐)

🆚CROSS JOIN UNNEST()与LATERAL VIEW posexplode()对比

处理数组长度不匹配

7.5 带位置索引展开 (WITH ORDINALITY)

7.6 展开 Map 类型

7.7 🔄 高级用法

① 多层嵌套展开

② 过滤展开后的数据

③ 聚合与展开组合