脚本写 解析json的hive语句脚本

以下是一个使用Hive解析JSON的脚本示例：

首先，需要创建一个表，其中包含JSON数据：

CREATE TABLE json_table (
  id INT,
  json_string STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '|'
LINES TERMINATED BY '\n';

然后，将JSON数据加载到该表中：

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/json/file' INTO TABLE json_table;

接下来，使用Hive的内置函数`get_json_object`来解析JSON数据。以下是一个示例查询，以从JSON字符串中获取特定字段：

SELECT id, get_json_object(json_string, '$.name') AS name, get_json_object(json_string, '$.age') AS age
FROM json_table;

在上面的示例中，我们使用`get_json_object`函数从JSON字符串中提取`name`和`age`字段的值。

注意，`get_json_object`函数使用JSONPath表达式来选择要提取的字段。在上面的示例中，`'$ .name'`和`'$ .age'`都是JSONPath表达式，用于提取相应字段的值。

希望这能帮助到你！

相关问题

es数据json格式拉取到hive

要将从Elasticsearch获取的数据以JSON格式导入到Hive，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用Elasticsearch提供的API（如Search API）获取数据。将数据以JSON格式返回。

2. 将获取的JSON数据保存到一个文件中，例如，可以使用Python编写一个脚本来获取数据并将其保存为JSON文件。

3. 将保存的JSON文件上传到HDFS上的一个临时目录。

4. 在Hive中创建一个外部表，定义表的结构和JSON文件中的字段对应关系。可以使用`CREATE EXTERNAL TABLE`语句来创建外部表。

示例：

   CREATE EXTERNAL TABLE my_table (
     field1 STRING,
     field2 INT,
     ...
   )
   ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe'
   LOCATION '/path/to/json/files';

这里假设你已经将JSON文件上传到了`/path/to/json/files`目录下。

5. 执行Hive查询，将数据从外部表加载到Hive表中。可以使用`INSERT INTO`语句来执行插入操作。

示例：

   INSERT INTO hive_table
   SELECT field1, field2, ...
   FROM my_table;

这里的`hive_table`是你在Hive中创建的目标表。

这样就可以将Elasticsearch中的数据以JSON格式导入到Hive中了。请根据你的实际情况调整上述步骤中的细节。

datax的json脚本配置说明

### 回答1：

您好，Datax的JSON脚本配置说明可以在Datax的官方文档中找到。您可以在https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/doc/user/cn/job/job_config.md上找到相关信息。

### 回答2：
DataX是一个开源的数据同步工具，支持从各种数据源（如关系型数据库、Hive、HBase、FTP等）读取数据，并将数据迁移到其他数据存储系统。在DataX中，可以使用json脚本来配置数据源和数据目的地的连接信息、数据同步的字段映射等。

DataX的json脚本配置说明主要包括以下几个部分：

1. 数据源配置：需要指定源数据库的类型和连接信息（如IP地址、端口号、用户名、密码等），同时还需指定要读取的表名或SQL查询语句。

2. 数据目的地配置：与数据源类似，需要指定目的地数据库的类型和连接信息，以及要写入的表名。

3. 字段映射配置：在字段映射配置中，需要指定源表与目的表之间字段的映射关系。可以使用列名进行一一对应，或者使用函数来处理数据转换。

4. 并发配置：DataX支持并发读取和写入数据，可以通过配置并发数来控制同时读取和写入的任务数。

5. 任务配置：可以指定数据同步任务的一些配置信息，如读写缓冲大小、数据切分大小、重试次数等。还可以指定是否进行字段类型转换。

总之，DataX的json脚本配置说明提供了灵活的配置方式，可以根据不同的数据源和需求来指定连接信息、字段映射、并发配置等。通过合理配置json脚本，可以有效地进行数据同步和迁移操作。

### 回答3：
datax是一个开源的数据同步工具，它能够实现不同数据源之间的数据抽取、转换和加载。在datax中，使用json脚本来对数据同步的配置进行说明。下面是对json脚本配置的解释。

1. job配置：json脚本的最顶层是job配置，用来定义一个数据同步任务的整体信息，包括任务名称、任务ID等。在job配置中，需要包含两个必要的部分：content和setting。

2. content配置：content中包含了从源数据到目标数据的具体同步步骤。其中，reader和writer是content的子配置项。

- reader配置：用来定义数据源的读取方式，包括数据源类型、连接信息、查询语句等。可以支持不同的数据源类型，如关系型数据库、数据仓库等。

- writer配置：用来定义数据目标的写入方式，包括数据目标类型、连接信息、写入方式等。同样，可以支持不同的数据目标类型，如关系型数据库、数据仓库等。

3. setting配置：用来定义数据同步任务的一些全局设置，包括并发线程数、数据源和目标数据的编码格式等。设置参数可以根据具体需求进行调整以提高性能和准确性。

4. transformer配置：可选项，用来对数据进行转换处理。可以在reader和writer之间进行配置，实现对数据的加工和处理。在transformer配置中，可以定义一些数据处理规则，如字段映射、数据格式转换等。

使用json脚本配置，可以灵活地配置数据同步任务，满足不同的数据同步需求。配置过程中需要注意配置项的正确填写和配置参数的合理设置，以确保数据同步的准确性和效率。同时，datax还提供了丰富的插件和扩展能力，可以满足更多特定需求的数据同步场景。