3.6 获取JSON对象源码 最后一步是获取JSON对象的源码。Hive提供了get_json_object函数来获取JSON对象的源码。 SELECTget_json_object(json_string,'$')ASjson_objectFROMjson_data; 1. 2. 上述代码将json_string列中的JSON数据作为整个JSON对象返回。 至此,我们已经完成了使用Hive获取JSON对象源码的整个流程。 4. ...
hive> select get_json_object(data, '$.owner') from test; 结果:amy 2. get 多层值 hive> select get_json_object(data, '$.store.bicycle.price') from test; 结果:19.95 3. get 数组值[] hive> select get_json_object(data, '$.store.fruit[0]') from test; 结果:{"weight":8,"type":"...
get_json_object('[{"k1":"v1"},{"k2":"v2"},{"k3":"v3"}]', '$[2]'), get_json_object('[{"k1":"v1"},{"k2":"v2"},{"k3":"v3"}]', '$[2].k3'), get_json_object('[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]', '$[1]'), get_json_object('[[1,2,3],[4,5,6]...
2|2查找第一个人 SELECTget_json_object('${xjson}',"$.[0]") __EOF__
大数据的ETL(Extract-Transfer-Load) 过程的 Transfer 阶段,需要对 json 串数据进行转换“拍平”处理。 亲测!超好用 Hive 内置的 json 解析函数一文中详细介绍过 get_json_object 和 json_tuple 函数如何对 json 串进行有效解析,但美中不足的是这两个函数都无法解析 json 数组,只能解析单个 json 串。
二、源码比较 三、实验论证 四、总结 在对离线任务进行优化时,一般来说有两种思路。一是参数优化,尽量提高CPU、内存利用率,或者减少spill率;二是SQL优化,减少性能较低的操作。 在比较json_tuple和get_json_object两个算子时,get_json_obeject的优点在于可以处理的 path更为丰富,能够支持正则、支持嵌套、取多层,缺...
json处理(get_json_object) 为了使用json处理的函数,先准备一些数据: 先创建表t15,只有一个字段用于保存字符串: create table t15(json_raw string) row format delimited; 创建t15.txt文件,内容如下: {"name":"tom","age":"10"} {"name":"jerry","age":"11"} ...
json处理(get_json_object) 为了使用json处理的函数,先准备一些数据: 先创建表t15,只有一个字段用于保存字符串: 代码语言:txt 复制 create table t15(json_raw string) row format delimited; 创建t15.txt文件,内容如下: 代码语言:txt 复制 {"name":"tom","age":"10"} ...
select get_json_object(line,'$.app_id') ,get_json_object(line,'$.app_name') ,get_json_object(line,'$.request_date') ,line_new from app_hero_info lateral view explode(split(replace(replace(replace(get_json_object(line,'$.hero'),'[',''),']',''),'},{"hero_type"','}|{"...
flink 扩展支持 hive 内置 udf:flink sql 提供了扩展 udf 的能力,即 module,并且 flink sql 也内置了 HiveModule(需要你主动加载进环境),来支持一些 hive 内置的 udf (比如 get_json_object)给小伙伴们使用。 flink 扩展支持用户自定义的 hive udf:主要介绍 flink sql 流任务中,不能使用 create temporary fun...