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] 暂停朗读为您朗读

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。

1. LATERAL VIEW：

SELECT col1, col2, ..., valueFROM table_nameLATERAL 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。

1. 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");

其中，myTable是包含数组列的表名，array是要炸开的数组列名，id是表中的其他列名。