1. 确定Hive中JSON数据的存储格式和位置 首先,需要确定你的JSON数据是存储在Hive表中的,还是作为查询的一部分直接提供的。如果存储在Hive表中,确保表已经正确创建,并且JSON数据被存储为字符串类型。 2. 编写Hive SQL查询,使用内置函数将JSON字符串解析为Map类型 Hive提供了几种内置函数来处理JSON数据,如get_json_ob...
我们首先需要创建一个Java类JsonToMapUDF,用于实现JSON转Map的逻辑。 packagecom.example;importorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;importorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;importorg.apache.hadoop.io.Text;importjava.util.HashMap;importjava.util.Map;@Description(name="json_to_map",value="_FUNC_...
在这段代码中,我们使用 `TRANSFORM` 将 JSON 字符串转换为 Map 数据,并通过 Python 脚本进行处理。 ### 步骤四:将 Map 数据插入到内部表 最后,我们将处理后的 Map 数据插入到内部表中,代码如下: ```markdown ```sql INSERT INTO TABLE map_table SELECT map_column FROM map_table; 1. 2. 3. 4. 5...
GET_JSON_OBJECT(CONCAT('{',view_exchange_accounts,'}'),'$.price')asexchange_score,1asself_id,
按照正则表达式pattern 将字符串INTIAL_STRING 中符合条件的部分替换成REPLACEMENT 指定的字符串 (3) 例子: -- 举例:替换字符 regexp_replace(get_json_object(map_col,'$.title'), '\n|\t|\r', '') title,-- 去掉空格等特殊符号,以防存储是出现数据错行 ...
hive函数_将多个字段封装成json对象、字符串转map 1 分类:Hive 学而不思则罔! 粉丝-11关注 -0 +加关注 0 1
在hive中解析json数据,一般会想到get_json_object函数,当然json数据的复杂程度不一样,解析方法也会不一样,本文总结一下简单json和复杂json的解析过程。 1、简单json的解析 这里把只包含map(可以嵌套map)的json定义为简单json,这种数据比较容易解析,直接调用get_json_object函数就可以。
获取map中的元素: 返回map 结构 M 中 key 对应的 value: hive> select map('k1','v1')['k1'] from table; 结果:v1 获取struct中的元素 返回struct 结构 S 中名为 x 的元素: hive> select named_struct('a',1,'b','aaa','c',FALSE).c from table; ...
12. 日期转周函数:weekofyear 13. 日期比较函数: datediff 14. 日期增加函数: date_add 15. 日期减少函数: date_sub 六、条件函数 1. If函数: if 2. 非空查找函数: COALESCE 3. 条件判断函数:CASE 4. 条件判断函数:CASE 七、字符串函数 1. 字符串长度函数:length ...
hive中有个json_tuple函数,官方语法: json_tuple(string jsonStr,string k1,...,string kn) #jsonStr:一个json字符串 #k1...kn:json字符串中的key 1. 2. 3. 我们举个例子: select json_tuple( '{"movie":"1193","rate":"5","time":"978300760","userid":"1"}', ...