上述代码中的struct(*)表示将查询结果的所有字段作为一个结构体传递给to_json函数。to_json(struct(*))将返回一个包含JSON对象的字符串。 步骤5:导出JSON数据 最后一步是将转换后的JSON数据导出到文件或其他目标。可以使用Hive的INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY语句将数据导出到本地目录,例如: INSERTOVERWRITELOCALDI...
Hive+to_json() 在类图中,我们定义了一个名为Hive的类,其中包含一个to_json()方法用于将查询结果转换为JSON格式。 饼状图 最后,我们使用mermaid语法中的pie标识出Hive输出JSON函数的使用情况: 80%20%Hive输出JSON函数的使用情况使用未使用 根据饼状图显示的数据,80%的用户使用Hive输出JSON函数,20%的用户尚未使用。
2. from_json select tmp.k from ( select from_json('{"k": "fruit", "v": "apple"}','k STRING, v STRING', map("","")) as tmp ); 这个方法可以给json定义一个Schema,这样在使用时,就可以直接使用a.k这种方式了,会简化很多。 3. to_json -- 可以把所有字段转化为json字符串,然后表示成...
3.这时候我们得到了一个标准的json数组,我们可以通过lateral view 配合explode 行转列行函数来拆分这个json数组为两个不带大括号的伪json 4.然后再两边拼接 大括号,最后使用 json_tuple或者 get_json_object函数都可以得到key和value 代码如下 selectvalue.info,get_json_object(concat('{',info,'}'),'$.key'...
左边去空格函数:ltrim 右边去空格函数:rtrim 正则表达式替换函数:regexp_replace 正则表达式解析函数:regexp_extract URL解析函数:parse_url json解析函数:get_json_object 空格字符串函数:space 重复字符串函数:repeat 首字符ascii函数:ascii 左补足函数:lpad ...
本篇文章主要介绍SparkSQL/Hive中常用的函数,主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。 字符串函数 1. concat 对字符串进行拼接:concat(str1, str2, ..., strN) ,参数:str1、str2...是要进行拼接的字符串。
第三方的SerDe--》JSONSerder 1、使用内建函数处理 get_json_object(string json_string, string path) 返回值:String 说明:解析json字符串json_string,返回path指定的内容;如果输入的json字符串无效,那么返回NUll;函数每次只能返回一个数据项; json_tuple(jsonStr, k1, k2, ...) ...
一、数据准备 现准备原始json数据(test.json)如下: 现在将数据导入到hive中,并且最终想要得到这么一个结果: 可以使用:内置函数(get_json_object)或者自定义函数完成 二、get_json_object(string json_string, string path)
语法: conv(BIGINT num, int from_base, int to_base) 返回值: string 说明: 将数值num从from_base进制转化到to_base进制 | hive> select conv(17,10,16) from iteblog; 11 hive> select conv(17,10,2) from iteblog; 10001 | 3.19 正取余函数: pmod ...
1.显示所有函数: show functions; 2.显示函数信息: desc function concat; 3.显示函数扩展信息 desc function extended concat; Hive操作手册:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF Hive自带的UDF函数非常多,我整理了下目录,以及部分函数的使用要点和方法,希望能对Hive使用者有所帮助...