数据类型:尽管get_json_object函数返回的是字符串,但你可以使用Hive的CAST函数将其转换为其他数据类型(如整数、浮点数等),如果JSON字段的值确实是这些数据类型的话。 类似函数 Hive中并没有直接类似于get_json_object的函数来处理JSON数据。然而,你可以使用其他方法来处理JSON格式的数据,比如: 使用UDTF (User Defined...
1. get 单层值 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, '$.store.fruit[0]') from test; 结果:{"weigh...
loaddatalocal inpath'/root/data/weibo.json' overwriteintotable jsont1; json的处理: -- get 单层值 select username, age, sex, get_json_object(json,"$.id") id, get_json_object(json,"$.ids") ids, get_json_object(json,"$.total_number") num from jsont1; -- get 数组 select use...
Step1: 解析JSON字符串,获取指定键对应的值 首先我们需要使用get_json_object函数解析JSON字符串并获取指定键对应的值,代码如下: ```hive SELECT get_json_object(json_column, '$.key') AS value FROM table_name; ```markdown 1. 2. 3. 4. Step2: 使用str_to_map函数将获取的值转换为Map类型 接着,...
数据类型不匹配:get_json_object()返回的是字符串类型的值。如果要获取的字段实际上是其他类型(如数字、布尔值等),则需要使用其他函数(如get_json_object() + CAST())将其转换为相应的数据类型。 版本兼容性问题:不同版本的Spark或Hive可能对get_json_object()函数的支持程度有所不同。请确保使用的...
1、get_json_object()函数 1.1 提取info列的source值 碰到info1这种其实很幸运了,此时应该先用regexp_repalce()函数将'['和']'替换为空('['符号需要转义,所以这里需要写成'['),然后再用get_json_object()函数取出source的值 selectget_json_object(regexp_replace(regexp_replace(info1,'\\[',''),']...
Hive 提供的另一个 UDF 名为json_tuple,其性能比get_json_object要高。 此方法采用一组键和一个 JSON 字符串, 然后返回值的元组。 以下查询将从 JSON 文档返回学生 ID 和年级: SQL SELECTq1.StudentId, q1.GradeFROMStudentsOneLine jtLATERALVIEWJSON_TUPLE(jt.json_body,'StudentId','Grade') q1ASStuden...
在写Hive SQL时,需要从一个json列中解析出多个key的信息,查阅资料发现到有两种写法,一种是get_json_object,另外一种是json_tuple。两种用法的示例如下所示 1、get_json_object示例: selectget_json_object(json_str_column,'$.a1')asa1,get_json_object(json_str_column,'$.a2')asa2,get_json_object(jso...
语法: round(double a, int d) 返回值: DOUBLE 说明: 返回指定精度d的double类型hive> select round(3.1415926,4) from iteblog; 3.14163.向下取整函数: floor 语法: floor(double a) 返回值: BIGINT 说明: 返回等于或者小于该double变量的最大的整数hive> select floor(3.1415926) from iteblog; 3 hive> ...