hive sql 拆解字段
摘要：
一、hive sql简介
二、拆解字段的必要性
三、拆解字段的方法
    1.使用`split()`函数
    2.使用`regexp_split()`函数
    3.使用`explode()`函数
四、拆解字段的应用场景
五、总结
正文：
hive sql是hadoop生态系统中的一种数据仓库工具，它可以用来存储、查询和分析大规模的结构化数据。在hive sql中，拆解字段是一种常见的操作，可以帮助我们更好地理解和处理数据。
拆解字段的必要性在于，原始数据中的某些字段可能包含了多个值，这些值通常以某种分隔符（如逗号、分号等）隔开。如果不将这些值拆解开来，我们无法对它们进行单独的操作和分析。
在hive sql中，有三种方法可以用来拆解字段：
1.使用`split()`函数
`split()`函数是最常用的拆解字段的方法，它接受两个参数：一个是分隔符，另一个是拆解后的字段名。例如，假设我们有一个表`students`，其中有一个字段`class_ids`包含了多个班级ID，我们可以使用以下语句来拆解这个字段：
```
SELECT
  id,
  class_ids,
  class_ids_list
FROM
  students
  Split(class_ids, ",") AS class_ids_list
```
拆解后的`class_ids_list`字段将包含`class_ids`中的所有班级ID。
2.使用`regexp_split()`函数
`regexp_split()`函数与`split()`函数类似，但它可以使用正则表达式作为分隔符。例如，如果我们有一个字段`phone_numbers`包含了多个电话号码，我们可以使用以下语句来拆解这个
字段：
```
SELECT
  id,
  phone_numbers,
  phone_numbers_list
FROM
  students
  regexp_split(phone_numbers, "D+") AS phone_numbers_list
```
这里的正则表达式`D+`表示匹配一个或多个非数字字符。
3.使用`explode()`函数
`explode()`函数是hive sql 0.13版本引入的新功能，它可以将一个数组或集合字段拆解为多个单独的列。例如，如果我们有一个表`students`，其中有一个字段`tags`包含了多个标签，我们可以使用以下语句来拆解这个字段：
```
SELECT
  id,
  tag
FROM
  students
  explode(tags) AS tag
```
拆解后的hive 字符串转数组`tag`字段将包含`tags`中的所有标签。
拆解字段后，我们可以对每个拆解后的值进行单独的操作和分析，例如统计数量、分组、排序等。
总的来说，拆解字段是hive sql中一种非常有用的操作，可以帮助我们对数据进行更深入的分析。

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