Flink sql将数组炸开，实现hive的explode函数的效果，还有什么其他好的方式？-[阿里云_云淘科技]

Flink sql将数组炸开，实现hive的explode函数的效果，除了用cross join的方式以外，还有什么其他好的方式？

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在Flink SQL中，如果你想要将数组字段炸开，实现Hive的explode函数的效果，除了使用CROSS JOIN的方式以外，还可以考虑以下几种方法：

1.使用内置函数FLATTEN:
Flink 1.13版本引入了FLATTEN函数，它可以用来展开数组和Map类型的数据。对于数组类型的字段，FLATTEN可以直接将其中的元素展开为多行。
2.使用自定义函数:
如果FLATTEN函数不能满足你的所有需求，或者你希望有更多的控制权，你可以考虑编写自定义的UDF（User Defined Functions）来处理数组。Flink支持注册和使用UDF来扩展SQL的功能。
3.使用Flink Table API:
虽然这是在Flink的表API层面而不是SQL层面，但如果你更倾向于使用表API而不是SQL，那么你也可以考虑在表API中处理数据。你可以使用表API的转换操作（例如map或flatMap）来处理数据。
4.转换到Hive:
如果你频繁地需要在Flink和Hive之间转换数据，并且知道Hive的explode函数，那么一个简单的方法是在Flink中处理数据后，将数据写入临时存储（例如HDFS），然后使用Hive再次处理数据以获取期望的结果。但这并不是最高效的方法，因为它涉及到数据的两次读写。

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除了使用CROSS JOIN的方式，Flink SQL还可以使用LATERAL VIEW和TABLE除了使用CROSS JOIN的方式，Flink SQL还可以使用LATERAL VIEW和TABLE API来实现Hive的explode函数的效果。

LATERAL VIEW：

SELECT col1, col2, ..., value
FROM table_name
LATERAL VIEW explode(array_column) explodedTable AS value;

其中，table_name是包含数组列的表名，array_column是要炸开的数组列名，col1, col2, ...是表中的其他列名。

TABLE API：

import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;

// 创建流式表环境
StreamTableEnvironment env = StreamTableEnvironment.create(environment);

// 注册要操作的表
env.executeSql("CREATE TABLE myTable (id INT, array ARRAY) WITH (...)");

// 将数组展开为多行数据
Table table = env.from("myTable")
        .as("t", "explode(array) as value")
        .select("t.id", "value");