Hive解析JSON详解

一、JSON简介

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，具有结构清晰、易于读写、便于解析等特点。它基于JavaScript的一个子集，可以被多种语言读取和生成，也是面向Web应用的数据交换格式。

JSON主要由两种数据结构组成：

1. 名称/值对集合
2. 值的有序列表

二、Hive中JSON的解析

1. 使用函数

Hive中有一系列函数可以用于解析JSON数据，比如get_json_object(), json_tuple(), json_string(), json_array(), json_map()等。

下面是一个使用get_json_object()函数的例子：

SELECT get_json_object(json_string,'$.name') AS name, get_json_object(json_string,'$.age') AS age FROM json_table;

该语句将从名为json_table的表中选择名称为name和age的两列，并将它们分别填入JSON对象的属性中。

2. 使用SerDe

JSON数据可以使用Hive的SerDe机制进行解析。SerDe是serialization/deserialization的缩写，即序列化和反序列化。它可以将Hive中的数据进行序列化后写入磁盘，也可以将磁盘上的数据进行反序列化后读入内存。

Hive默认支持JsonSerDe类，可以使用它来自动解析JSON数据。下面是一个使用JsonSerDe的例子：

CREATE TABLE json_table (
   id INT,
   name STRING,
   address STRUCT,
   scores ARRAY
   ,
   phone_numbers MAP
    
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat';

    
   
  

上面的语句创建了一个名为json_table的表，它包含五个列，分别是id、name、address、scores和phone_numbers。注意，在这里定义表结构时需要定义JSON的数据类型：STRUCT、ARRAY和MAP。

三、Hive解析JSON常见问题

1. 解析数组

使用get_json_object()函数解析数组时，需要带上数组索引，不然只会返回空值，见下面的例子：

SELECT get_json_object(json_string,'$.scores[0]') AS score1, get_json_object(json_string,'$.scores[1]') AS score2 FROM json_table;

2. 解析嵌套对象

使用get_json_object()函数解析嵌套对象时，需要使用类似"$.address.city"的语法来访问属性。而SERDE方式则需要在表定义中声明结构类型。

CREATE TABLE json_table (
   ...
   address STRUCT,
   ...
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat';

  

3. 解析日期格式

日期格式的JSON字段可以通过CAST()函数来解析为Hive日期类型。

SELECT CAST(get_json_object(json_string,'$.date') AS DATE) FROM json_table;

四、总结

本文详细讲解了在Hive中解析JSON数据的两种方法：使用函数和使用SerDe机制。此外，还描述了在解析过程中可能遇到的一些问题，并给出了解决方法。希望本文能对读者在解析JSON数据时有所帮助。