首先,你需要准备一个 JSON 文件,这个文件的格式可以是这样的: [{"id":1,"name":"Alice","age":30},{"id":2,"name":"Bob","age":25},{"id":3,"name":"Charlie","age":35}] 1. 2. 3. 4. 5. 将这个 JSON 数据保存为data.json文件。 步骤2: 创建 Hive 表 接下来,我们需要在 Hive 中...
当我们插入完数据后,我们可以使用Hive提供的json_tuple和map函数来将JSON数据转换为Map类型。 使用json_tuple 函数 我们也可以通过json_tuple函数直接从 JSON 字符串中提取特定字段,并将其存入 Map 中。如果只关心某些字段的话,使用这个函数是个不错的选择。以下是一个示例查询: SELECTjson_string,MAP('name',json...
做的事情主要是把 json 内容转换为 Hive 所支持的文本格式来进行保存。在第一个案例当中,向 HDFS 同步的时候,保存的内容是 Json 格式,如图所示。 全部都是 Json 数据。 HDFS 这个文本数据需要被 Hive 的外部表的加载使用的时候,那这个 Json 格式它是不满足要求的,应该把 Json 格式转化为 Hive 所支持的文本格...
第三种方法:采用Hive函数 get_json_object + 截断函数 select name ,attr_type ,get_json_object(string_test_name_2, '$.name')as sub_name ,get_json_object(string_test_name_2, '$.reason') as reason ,get_json_object(string_test_name_2, '$.result') as result ,get_json_object(string_...
官网地址:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/SerDe Hive中默认提供了多种SerDe用于解析和加载不同类型的数据文件,常用的有ORCSerde 、RegexSerde、JsonSerDe等。 RegexSerDe的功能 RegexSerde是Hive中专门为了满足复杂数据场景所提供的正则加载和解析数据的接口,使用RegexSerde可以指定正则表达式加载...
问题1: json字符串提取 --hive select get_json_object(json, '$.book'); --Presto select json_extract_scalar(json, '$.book'); --注意这里Presto中json_extract_scalar返回值是一个string类型,其还有一个函数json_extract是直接返回一个json串,所以使用的时候你得自己知道取的到底是一个什么类型的值. ...
处理这类数据，Hive SQL提供了几种方法：一是利用json_tuple和正则函数，如regexp_extract；二是get_json_object配合正则表达式；三是get_json_object结合截断函数。每个方法都有其适用场景和细节解析。值得注意的是，不同数据处理引擎（如Hive、Spark和Presto）在执行复杂的解析脚本时可能会出现差异，可能...
一、将hive表数据查询出来转为json对象输出 1、将查询出来的数据转为一行一行,并指定分割符的数据 2、使用UDF函数,将每一行数据作为string传入UDF函数中转换为json再返回 1、准备数据 2、查询出来的数据转为一行一行,并指定分割符的数据 3、准备UDF函数 二、将hive表数据
通过explode一次处理infos按照单个json的字符串转换成多行,如下 entity "uid":123,"terminalFrom":0,"couponBatchId":1410115799,"cost":5 "uid":123,"terminalFrom":0,"couponBatchId":1410116199,,"cost":7 "uid":124,"terminalFrom":1,"couponBatchId":1410115799,"cost":20 如果需要保留其他字段信息,则...
在Hive中,将数据转换为嵌套JSON格式通常需要结合使用Hive的内置函数和一些字符串处理技巧,尤其是当Hive的版本不支持直接生成复杂嵌套JSON结构时(Hive的原生JSON函数主要集中在序列化和反序列化JSON字符串)。以下是一个分步的指南,说明如何使用Hive SQL来实现这一过程: 1. 理解Hive表结构和数据 首先,假设我们有一个Hive...