一层套一层的json数据 hsql解不出来

如果你要使用Hive SQL解析嵌套的JSON数据，可以使用Hive的内置JSON函数。例如：

1. 获取JSON对象中的某个属性值：

   SELECT json_extract(json_col, '$.property') FROM table_name;

2. 获取JSON数组中的某个元素的属性值：

   SELECT json_extract(json_col, '$[0].property') FROM table_name;

3. 将JSON数据展开为表格数据：

   SELECT get_json_object(json_col, '$.property1') AS property1, 
          get_json_object(json_col, '$.property2') AS property2 
   FROM table_name;

除了上述函数，Hive还提供了其他的JSON函数，如json_tuple、json_array等，具体使用可以根据需求选择。同时，需要注意的是，Hive对于JSON数据的解析可能会受到数据类型和格式的限制，需要根据实际情况进行调整。

相关问题

hsql 里面不是严格的json 直接解析不出来 还有什么方法解析

Hive SQL 中的 JSON 数据同样不是严格的 JSON 格式，因为它们可能包含无效的 JSON 字符，或者嵌套层数过多等问题。因此，无法使用通用的 JSON 解析库来解析 Hive SQL 中的 JSON 数据。

Hive SQL 提供了一些内置的 JSON 函数来处理 JSON 数据。以下是一些常用的 JSON 函数：

- `get_json_object(json_string, path)`: 从 JSON 字符串中提取指定路径的值。
- `json_tuple(json_string, field1, field2, ...)`: 从 JSON 字符串中提取指定字段的值。
- `json_array(json_string)`: 将 JSON 字符串转换为数组。
- `json_map(json_string, key1, value1, key2, value2, ...)`: 将 JSON 字符串转换为 Map。

除此之外，Hive SQL 还提供了一些 UDF（用户自定义函数）来处理 JSON 数据，比如 `get_json_object_array(json, path)` 可以提取 JSON 字符串中指定路径的数组。

如果 Hive SQL 中的 JSON 数据过于复杂，无法使用内置函数或 UDF 进行解析，可以考虑将其转换为文本格式，并在外部使用 Python 等编程语言进行解析。

replace hsql

replace hsql是指在Hive SQL中使用replace函数来替换字符串中的指定字符或字符串。replace函数的语法为：replace(string A, string B, string C)，其中A为需要替换的字符串，B为需要被替换的字符或字符串，C为替换后的字符或字符串。例如，replace('hello world', 'world', 'Hadoop')的结果为'hello Hadoop'。

在引用中提到的代码中，使用了Hive SQL中的一些函数和语法来对字符串进行处理和替换。具体来说，使用了regexp_replace函数来替换字符串中的正则表达式匹配项，使用了split函数来将字符串按照指定的分隔符进行拆分，使用了lateral view语法来将拆分后的结果作为表的一部分进行查询。