•UDTF有兩種使用方法，一種直接放到select後面，一種和lateral view一起使用 •直接select中使用：select explode_map(properties) as (col1,col2) from src; •不可以新增其他欄位使用：select a, explode_map(properties) as (col1,col2) from src •不可以巢狀呼叫：select explode_map(explode_map(properties)) from src •不可以和group by/cluster by/distribute by/sort by一起使用：select explode_map(properties) as (col1,col2) from src group by col1, col2 •和lateral view一起使用：select src.id, mytable.col1, mytable.col2 from src lateral view explode_map(properties) mytable as col1, col2; 此方法更為方便日常使用。執行過程相當於單獨執行了兩次抽取，然後union到一個表裡。 lateral view • Lateral View語法 •lateralView: LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias)* fromClause: FROM baseTable (lateralView)*   •Lateral View用於UDTF(user-defined table generating functions)中將行轉成列，例如explode(). •目前Lateral View不支援有上而下的優化。如果使用Where子句，查詢可能將不被編譯。解決方法見：      此時，在查詢之前執行set hive.optimize.ppd=false; •  例子 •pageAds。它有兩個列

string pageid	Array<int> adid_list
" front_page"	[1, 2, 3]
"contact_page "	[ 3, 4, 5]

•SELECT pageid, adid FROM pageAds LATERAL VIEW explode(adid_list) adTable AS adid; •將輸出如下結果 string pageid int adid "front_page" 1 ……. “contact_page" 3 程式碼示例 public class MyUDTF extends GenericUDTF{ public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) {} public void process(Object[] args) throws HiveException { } } 實現：切分 ” key:value;key:value;” 這種字串， 返回結果為 key, value 兩個欄位