一般写sql经常会遇到行转列或者列转行之类的操作，就像concat_ws之类的函数被广泛的使用，今天这个也是经常要使用的拓展方法。
Lateral View 语法
描述
横向视图与用户定义的表生成函数(如explode())结合使用。 如内置表生成函数中所述，UDTF为每个输入行生成零个或多个输出行。 横向视图首先将UDTF应用于基表的每一行，然后将结果输出行连接到输入行，以形成具有所提供的表别名的虚拟表。
在Hive 0.6.0之前，横向视图不支持谓词下推优化。 在Hive 0.5.0及更早版本中，如果您使用WHERE子句，则查询可能尚未编译。 解决方法是添加set hive.optimize.ppd = false; 在你的查询之前。 修复是在Hive 0.6.0中完成的; 请参阅/jira/browse/HIVE-1056：谓词下推不适用于UDTF。
从Hive 0.12.0开始，可以省略列别名。 在这种情况下，别名是从UTDF返回的StructObjectInspector的字段名继承的。
举个栗子
下表pageAds. 它有两个字段:pageid(页码) andadid_list(页面上的adid):
Column name
Column type
pageid
STRING
adid_list
Array
另外一个实例:
pageid
adid_list
front_page
[1, 2, 3]
contact_page
[3, 4, 5]
用户想要统计各个页面出现的广告的次数
此时可以使用lateral view 和explode处理adid_list 字段得到如下效果
The resulting output will be
pageid (string)
adid (int)
“front_page”
1
“front_page”
2
“front_page”
3
“contact_page”
3
“contact_page”
4
“contact_page”
5
因为要统计频次，所以使用group by聚合操作
int adid
count(1)
1
1
2
1
3
2
4
1
5
1
Multiple Lateral Views
FROM子句可以有多个LATERAL VIEW子句。 后续的LATERAL VIEWS可以引用出现在LATERAL VIEW左侧的任何表格中的列。
如下所示：
上面的示例sql中后面一个直接饮用之前的输出结果作为输入，假设有以下数据表：
Array col1
Array col2
[1, 2]
[a”, “b”, “c”]
[3, 4]
[d”, “e”, “f”]
查询语句
将会生成：
int mycol1
Array col2
1
[a”, “b”, “c”]
2
[a”, “b”, “c”]
3
[d”, “e”, “f”]
4
[d”, “e”, “f”]
当使用两次lateral view查询之后：
生成如下的结果：
int myCol1
string myCol2
1
“a”
1
“b”
1
“c”
2
“a”
2
“b”
2
“c”
3
“d”
3
“e”
3
“f”
4
“d”
4
“e”
4
“f”
Lateral Views 外连接
在Hive版本0.12.0中引入
即使LATERAL VIEW通常不会生成行，用户也可以指定可选的OUTER关键字来生成行。 当使用的UDTF没有生成任何行时，当爆炸列为空时爆炸很容易发生这种情况，就会发生这种情况。 在这种情况下，源行永远不会出现在结果中。 可以使用OUTER来防止这种情况，并且将在来自UDTF的列中使用NULL值生成行。
例如，以下查询返回空结果：
But with theOUTERkeyword
it will produce:
238 val_238 NULL
86 val_86 NULL
311 val_311 NULL
27 val_27 NULL
165 val_165 NULL
409 val_409 NULL
255 val_255 NULL
278 val_278 NULL
98 val_98 NULL
…
