1. 引言
在分析广告日志时，会有这样的多维分析需求：
- 曝光、点击用户分别有多少？
- 标签能覆盖多少广告用户？
- 各个标签（标注）类别能覆盖的曝光、点击在各个DSP上所覆盖的用户数
- ……
广告数据与标签数据join之后，存储orc file的schema如下：
create external table default.ad_tag
(
uid string
,dsp string
,view string
,click string
,tags array<struct<tag:string,label:string,src:string>>
)
partitioned by (day_time date)
stored as orc
location '/<path>/<to>';
用户可能会有多个标签，因此采用array<struct>数据类型来作为用户的标签字段。可是，当用Kylin做多维分析时，会出现问题——Kylin只能导入扁平化的Hive表，简而言之，其不支持Hive的复杂数据类型，如array、struct、map等。为了解决这个问题，我们希望能从这张ad_tag表中抽象出一张扁平化的逻辑表，并且这张逻辑表的partition能跟ad_tag表保持同步更新。
2. 视图
众所周知，在RDBMS中，视图（view）可用来抽象出逻辑表，比如，得到CS系所开设的所有课程及相关教师信息：
create view as
select course, teacher, building
from teaches, teacher_table
where teaches.teacher_id = teacher_table.teacher_id
and teaches.dept_name = 'CS'
在有一些数据库解决方案中提供了物化视图（materialize view），即物理存储视图。同RDBMS一样，Hive也提供视图，但视图不能被物化。在Hive中创建视图时，只是将该视图的元信息写进metastore；只有在执行引用视图语句时，才会触发其select子句的执行。虽然Hive不能物化视图，但提供了其等价解决方案——由一张表生成另外一张表：
create table
as select ...
这种类物化的方式，在创建表时会触发select子句的执行，存在缺点：对于partition增量更新表，做不到view的partition与之同时更新。所以，对于我们的场景不太适用。
3. inline
如何在创建视图时，将复杂数据类型平铺开来呢？Hive内置UDTF做这种平铺化（flatten）操作，但是UDTF并不能配合select用，而在lateral view子句中使用；比如，explode平铺array：
select pageid, adid
from pageAds
lateral view explode(adid_list) adTable as adid;
inline平铺array<struct>：
select *
from test_bid
lateral view inline(tags) tag_table_1;
4. Partition
数据在增量更新，对应地partition也在变化，创建的视图也应同步partition的变化；并且，Kylin的增量cube是根据hive表的partition进行refresh的。因此，该视图应保持与基础表相同的partition。正好，Hive提供PartitionedView，为view添加partition。完整地创建视图的命令如下：
create view if not exists ad_tag_view
partitioned on (day_time)
as
select uid, dsp, view, click, tag, label, src, day_time
from ad_tag lateral view inline(tags) tags_table;
经测试，在Kylin中读取view没问题，基础表的增量更新，也会同步地反映到view中。至此，Kylin导入复杂数据类型的Hive表问题已解决。此外，这篇文章《Kylin实践之使用Hive视图》介绍几种不同场景下使用视图的例子。
