hive解析json的方法
时间: 2023-08-15 17:26:49 浏览: 52
Hive可以使用get_json_object()函数或json_tuple()函数来解析JSON数据。下面是两个函数的使用方法:
1. get_json_object():
get_json_object()函数可以使用JSONPath表达式从JSON字符串中提取指定的值。
语法:get_json_object(json_string, path)
示例:
SELECT get_json_object('{"name":"John", "age":30, "city":"New York"}', '$.name');
结果:John
2. json_tuple():
json_tuple()函数可以同时提取JSON字符串中的多个值。
语法:json_tuple(json_string, column1, column2, ...)
示例:
SELECT json_tuple('{"name":"John", "age":30, "city":"New York"}', 'name', 'age');
结果:John 30
注意:使用这两个函数时需要先将JSON字符串转换成Hive支持的格式,如使用CAST()函数将JSON字符串转换成STRUCT类型。
相关问题
hive 解析json
在Hive中,我们可以使用一些内置的函数来解析JSON数据。其中最常用的函数是get_json_object和json_tuple。get_json_object函数用于提取JSON对象中的特定字段值,而json_tuple函数则可以一次解析多个JSON字段。但是这两个函数都无法处理JSON数组的情况。对于处理JSON数组,我们可以使用自定义的serde(序列化/反序列化)来解析。一个常用的serde是json-serde,它可以帮助Hive解析和处理JSON数据。你需要将json-serde.jar添加到Hive的classpath中,并创建一个外部表来指定使用该serde。然后可以使用Hive的查询语句来解析JSON数组中的数据。例如,你可以使用add jar命令将json-serde.jar添加到Hive中,并创建一个表来解析JSON数组数据。具体的使用方法可以参考相关文档或指南。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [学会Hive解析Json数组](https://blog.csdn.net/ytp552200ytp/article/details/125277965)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [hive解析json格式数据所需jar包](https://download.csdn.net/download/ls386239766/8662797)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
hive解析json数组
Hive 可以使用 `json_tuple` 函数来解析 JSON 数组。该函数会把 JSON 数组中的每个元素作为参数,返回一个元组。语法如下:
```sql
json_tuple(json_string, column_names...)
```
其中 `json_string` 是要解析的 JSON 字符串,`column_names` 是要提取的字段名称。
例如,假设有一个 JSON 数组:
```json
[
{ "name": "Tom", "age": 18 },
{ "name": "Jack", "age": 20 },
{ "name": "Sarah", "age": 25 }
]
```
要提取每个对象的 `name` 字段和 `age` 字段,可以使用以下 Hive SQL 命令:
```sql
SELECT jt.name, jt.age
FROM my_table
LATERAL VIEW json_tuple(json_array, 'name', 'age') jt AS name, age
```
这里假设 JSON 数组存储在 `my_table` 表的 `json_array` 列中。使用 `LATERAL VIEW` 和 `json_tuple` 函数可以将 JSON 数组解析为多行数据。
相关推荐
![jar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083455.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)