spark引擎下运行hive sql 如何把string"[{"apk":"254"},{"ga":"54"}]"变成array[{"apk":"254"},{"ga":"54"}]

在Spark引擎下运行Hive SQL时，要将一个字符串转换为数组类型，可以使用内置的JSON处理函数。假设你已经有了一个名为`my_string`的字符串列，该列包含类似`"[{"apk":"254"},{"ga":"54"}]"`这样的JSON格式数据，你可以使用`from_json`函数来进行转换。

这里是一个简单的例子，假设你的DataFrame名为`df`，并且其中有一个名为`data`的列，其中包含了上述的字符串数据：

SELECT from_json(data, 'array<map<string,string>>') AS json_array FROM df;

这行SQL语句的解释如下：
- `from_json`函数用于将字符串转换为JSON对象，它的第一个参数是需要被转换的字符串，第二个参数是目标数据的schema定义。
- `'array<map<string,string>>'`是一个schema定义，表示我们期望得到一个由map（映射）组成的数组，其中每个map是一个键值对，键和值都是字符串类型。
- `AS json_array`是结果列的别名。

请注意，schema定义需要根据你的具体数据结构进行调整，以匹配你的JSON数据的实际结构。

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spark引擎下运行hive sql 如何把string"[{‘apk’:‘254’},{‘ga’:‘54’}]"变成array[{‘apk’:‘254’},{‘ga’:‘54’}]

在Spark引擎下运行Hive SQL时，如果你想要将一个JSON格式的字符串转换为一个数组，可以使用`from_json`函数。`from_json`函数可以将字符串按照指定的schema转换为复杂类型，比如数组或结构体。以下是一个转换的例子：

SELECT from_json(stringCol, schema) AS parsed_array
FROM (
    SELECT '[{"apk":"254"},{"ga":"54"}]' AS stringCol
) t;

在这个例子中，`stringCol`是你的原始JSON字符串列，`schema`是你定义的JSON schema。注意，这里的schema需要匹配你的JSON数据结构。

首先，你需要定义schema。由于你的JSON是一个数组，且数组中的每个元素都是一个对象，每个对象包含两个键值对，因此schema大致可以写成：

STRUCT<apk:STRING, ga:STRING>[]

完整的SQL查询将如下所示：

SELECT from_json('[{"apk":"254"},{"ga":"54"}]', 'STRUCT<apk:STRING, ga:STRING>[]') AS parsed_array;

这将把你的字符串转换为一个数组，数组中的每个元素都是一个`STRUCT`类型，包含`apk`和`ga`两个字段。

spark引擎下运行hive sql，使得array翻转

在Spark引擎下运行Hive SQL以翻转数组，可以使用Hive内置的函数或自定义函数（UDF）来实现。Hive SQL提供了`reverse`函数，它可以直接用来翻转字符串类型的数据。不过，如果要翻转的是数组类型的数据，由于Hive自身并不直接支持数组类型的`reverse`操作，我们通常需要通过编写一个用户定义函数（UDF）来完成这个任务。

以下是一个简单的例子，展示如何使用UDF来翻转Hive中的数组：

1. 首先，你需要创建一个UDF，该UDF将接受一个数组并返回一个新的数组，其中元素顺序与输入数组相反。

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;

public class ArrayReverseUDF extends UDF {
    public List<String> evaluate(List<String> input) {
        // 判断输入的数组是否为空
        if (input == null || input.isEmpty()) {
            return Collections.emptyList();
        }
        // 创建一个ArrayList，并将其元素顺序反转
        List<String> reversedList = new ArrayList<>(input);
        Collections.reverse(reversedList);
        return reversedList;
    }
}

2. 然后，你需要将这个UDF注册到Hive中：

ADD JAR /path/to/your/udf.jar;
CREATE TEMPORARY FUNCTION reverse_array AS 'your.package.ArrayReverseUDF';

3. 最后，在Hive SQL中使用这个UDF来翻转数组：

SELECT reverse_array(your_array_column) FROM your_table;

这个方法适用于Spark SQL，因为Spark SQL兼容Hive SQL语法，并且可以运行Hive的UDF。但请确保UDF的JAR包在Spark的类路径中，并且已经正确注册。