在鞋廠的第一個任務，拆表。需要把訂單表按照開始日期和結束日期拆分成多條記錄，挺新鮮的~
transform方式，使用到了python。
（1）把hive表的資料傳入，通過python按照日期迴圈處理，返回多條記錄。
（2）生成序列表，然後採用cross join的方式，在hive端生成多條記錄，再根據日期和序列進行處理。
udf方式，更容易操作，我個人習慣使用Java。udf傳入開始日期和結束日期，返回時間範圍的陣列。
再通過lateral view的方式處理。
另外，針對這個需求，對比了crossjoin的方式（用python先生成序列表）和udf：
（1）效率：序列表為1-100的情況，執行時間28分鐘，序列表1000情況，排程卡住；
udf計算日誌一個分割槽全量情況，執行時間20分鐘，剔除無效資料後，執行時間約4分鐘。
（2）udf不需要做寫操作，減少了儲存使用。
（3）使用udf，sql程式碼量少，且具有通用性。