LOADDATAINPATH'/path/to/json/file.json'INTOTABLEjson_data; 1. 该代码将指定路径的JSON文件加载到json_data表中。 步骤3: 查询数据 我们可以使用Hive SQL查询表中的数据,以验证数据已成功加载。 SELECT*FROMjson_dataLIMIT10; 1. 这条SQL查询将返回json_data表中的前10条记录。 步骤4: 转换为Map 最后,我...
而对于JSON格式的数据,Hive SQL中定义的数据类型是STRING,可以使用内置函数来解析和处理JSON数据。 2. JSON转Map类型的实现 在Hive SQL中,我们可以使用get_json_object函数来解析JSON数据,并将其转换为Map类型。get_json_object函数接受两个参数:JSON字符串和JSON路径。JSON路径可以使用.来表示层级关系,例如info.name...
regexp_replace(get_json_object(map_col,'$.title'), '\n|\t|\r', '') title,-- 去掉空格等特殊符号,以防存储是出现数据错行 regexp_replace(get_json_object(map_col,'$.date'),'\/ ', '') `date`, -- 去掉时间前面的/ 4、拼接字符串 concat/concat_ws (1) concat 拼接字符串 语法:co...
substr(extra_json,2, length(extra_json)-2) ,'},"') ) tasprod_code, score_use ) tt0 ) tt1lateralviewexplode(str_to_map(tt1.score_use)) tmpasgl_code,item_price )unionall-- 因为上面是 extjson not null的情况, 为了兼容老数据增加null的情况(selectt2.item_num, t2.trade_no, t2....
--一个泛型的map, 只要给定的值类型正确,就会得到正确类型的map了--map<string,string>, map<string,double>, map<string,int>map('k','v1'); map('k', v1); map('k', v1);--将字符串转换为map形式,需要自行定义明确的分隔符--注意,json并不能很好地转换为map形式--以下结果为: {"\"b\""...
3.2 将多个连续字符串按照 Key-Value 的格式输出 我们可以使用 explode(map(字符串)) 方法,案例展示如下: selectexplode(map("test_01",1,"test_02",2))as(Key,Value)输出结果:KeyValuetest_011test_022
第二步解析:json数组key转列字段 sql语句: 代码语言:javascript 复制 selectjson_tuple(json,'user_id','name','age')from(selectexplode(split(regexp_replace(regexp_replace('[{"user_id":"1","name":"小琳","age":16},{"user_id":"2","name":"小刘","age":18},{"user_id":"3","name...
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。Hive会将常用的逻辑封装成函数给用户...
SQL优化 二、Hive高频面试点集合 1、Hive的两张表关联,使用MapReduce怎么实现? 如果其中有一张表为小表,直接使用map端join的方式(map端加载小表)进行聚合。 如果两张都是大表,那么采用联合key,联合key的第一个组成部分是join on中的公共字段,第二部分是一个flag,0代表表A,...
而Hive就是用来查询存储在Hadoop集群上数据而存在的,它提供了HiveQL,语法与我们平时接触的SQL大同小异,它让我们不需要去调用底层的MapReduceJavaAPI,只需要直接写熟悉的SQL,即可自动进行转换。‘ 当然Hive并不是一个完整的数据库,Hadoop以及HDFS的设计,本身就约束和局限了Hive的能力: ...