Hive解析Json数组超全讲解 - 五分钟学大数据

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在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的,如开发人员对APP上的页面进行埋点时,会将多个字段存放在一个json数组中,因此数据平台调用数据时,要对埋点数据进行解析。接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。

本文首发于公众号【五分钟学大数据】

Hive自带的json解析函数

1. get_json_object

  • 语法:get_json_object(json_string, '$.key')

  • 说明:解析json的字符串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。这个函数每次只能返回一个数据项。

  • 示例:

select 
get_json_object('{"name":"zhangsan","age":18}','$.name'); 
  • 结果:
name
zhangsan

如果既要解析name字段,也解析age字段,则可以这样写:

select 
get_json_object('{"name":"zhangsan","age":18}','$.name'),
get_json_object('{"name":"zhangsan","age":18}','$.age');

但是如果要解析的字段有很多,再这样写就太麻烦了,所以就有了 json_tuple 这个函数。

2. json_tuple

  • 语法: json_tuple(json_string, k1, k2 ...)

  • 说明:解析json的字符串json_string,可指定多个json数据中的key,返回对应的value。如果输入的json字符串无效,那么返回NULL。

  • 示例:

select 
b.name
,b.age
from tableName a lateral view
json_tuple('{"name":"zhangsan","age":18}','name','age') b as name,age;
  • 结果:
nameage
zhangsan 18

注意:上面的json_tuple函数中没有$.

如果在使用json_tuple函数时加上$.就会解析失败:

select 
b.name
,b.age
from tableName a lateral view
json_tuple('{"name":"zhangsan","age":18}','$.name','$.age') b as name,age;

结果:

nameage
NULL NULL

字段全是NULL,所以json_tuple函数不需要加$.了,否则会解析不到。

总结:json_tuple相当于get_json_object的优势就是一次可以解析多个json字段。但是如果我们有个json数组,这两个函数都无法处理。

Hive解析json数组

一、嵌套子查询解析json数组

如果有一个hive表,表中 json_str 字段的内容如下:

json_str
[{"website":"baidu.com","name":"百度"},{"website":"google.com","name":"谷歌"}]

我们想把这个字段解析出来,形成如下的结构:

websitename
baidu.com 百度
google.com 谷歌

要解析这个json数组,仅用上面介绍的两个函数就解析不出来了,还需用到如下介绍的几个函数:

explode函数

  • 语法: explode(Array OR Map)

  • 说明:explode()函数接收一个array或者map类型的数据作为输入,然后将array或map里面的元素按照每行的形式输出,即将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行显示,也被称为列转行函数。

  • 示例:

-- 解析array
hive> select explode(array('A','B','C'));
OK
A
B
C
-- 解析map
hive> select explode(map('A',10,'B',20,'C',30));
OK
A       10
B       20
C       30

regexp_replace函数

  • 语法: regexp_replace(string A, string B, string C)

  • 说明:将字符串A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。注意,在有些情况下要使用转义字符,类似oracle中的regexp_replace函数。

  • 示例:

hive> select regexp_replace('foobar', 'oo|ar', ''); 
OK
fb

上述示例将字符串中的 oo 或 ar 替换为''。


有了上述几个函数,接下来我们来解析json_str字段的内容:

    1. 先将json数组中的元素解析出来,转化为每行显示:
hive> SELECT explode(split(regexp_replace(regexp_replace('[{"website":"baidu.com","name":"百度"},{"website":"google.com","name":"谷歌"}]', '\\[|\\]',''),'\\}\\,\\{','\\}\\;\\{'),'\\;'));
OK
{"website":"baidu.com","name":"百度"}
{"website":"google.com","name":"谷歌"}

对上述sql进行简要说明:

SELECT explode(split(
    regexp_replace(
        regexp_replace(
            '[
                {"website":"baidu.com","name":"百度"},
                {"website":"google.com","name":"谷歌"}
            ]', 
            '\\[|\\]' , ''), 将json数组两边的中括号去掉
            
              '\\}\\,\\{' , '\\}\\;\\{'), 将json数组元素之间的逗号换成分号
                
                 '\\;') 以分号作为分隔符(split函数以分号作为分隔)
          );  

为什么要将json数组元素之间的逗号换成分号?
因为元素内的分隔也是逗号,如果不将元素之间的逗号换掉的话,后面用split函数分隔时也会把元素内的数据给分隔,这不是我们想要的结果。

    1. 上步已经把一个json数组转化为多个json字符串了,接下来结合son_tuple函数来解析json里面的字段:
select 
json_tuple(explode(split(
regexp_replace(regexp_replace('[{"website":"baidu.com","name":"百度"},{"website":"google.com","name":"谷歌"}]', '\\[|\\]',''),'\\}\\,\\{','\\}\\;\\{'),'\\;')) 
'website', 'name') ;

执行上述语句,结果报错了:
FAILED: SemanticException [Error 10081]: UDTF's are not supported outside the SELECT clause, nor nested in expressions

意思是UDTF函数不能写在别的函数内,也就是这里的explode函数不能写在json_tuple里面

既然explode函数不能写在别的json_tuple里面,那我们可以用子查询方式,如下所示:

select json_tuple(json, 'website', 'name') 
from (
select explode(split(regexp_replace(regexp_replace('[{"website":"baidu.com","name":"百度"},{"website":"google.com","name":"谷歌"}]', '\\[|\\]',''),'\\}\\,\\{','\\}\\;\\{'),'\\;')) 
as json) t;

执行上述语句,没有报错,执行结果如下:

www.baidu.com   百度
google.com      谷歌

二 使用 lateral view 解析json数组

hive表中 goods_id 和 json_str 字段的内容如下:

goods_idjson_str
1,2,3 [{"source":"7fresh","monthSales":4900,"userCount":1900,"score":"9.9"},{"source":"jd","monthSales":2090,"userCount":78981,"score":"9.8"},{"source":"jdmart","monthSales":6987,"userCount":1600,"score":"9.0"}]

目的:把 goods_id 字段和 json_str 字段中的monthSales解析出来。

下面我们就开始解析:

  1. 拆分goods_id字段及将json数组转化成多个json字符串:
select 
explode(split(goods_id,',')) as good_id,
explode(split(regexp_replace(regexp_replace(json_str , '\\[|\\]',''),'\\}\\,\\{','\\}\\;\\{'),'\\;')) 
as sale_info 
from tableName;

执行上述语句,结果报错:
FAILED: SemanticException 3:0 Only a single expression in the SELECT clause is supported with UDTF's. Error encountered near token 'sale_info'

意思是用UDTF的时候,SELECT 只支持一个字段。而上述语句select中有两个字段,所以报错了。

那怎么办呢,要解决这个问题,还得再介绍一个hive语法:

lateral view

lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的,能将一行数据拆分成多行数据,在此基础上可以对拆分的数据进行聚合,lateral view首先为原始表的每行调用UDTF,UDTF会把一行拆分成一行或者多行,lateral view在把结果组合,产生一个支持别名表的虚拟表。

  • 示例:

假设我们有一张用户兴趣爱好表 hobbies_table,它有两列数据,第一列是name,第二列是用户兴趣爱好的id_list,是一个数组,存储兴趣爱好的id值:

nameid_list
zhangsan [1,2,3]
lisi [3,4,5]

我们要统计所有兴趣id在所有用户中出现的次数

  1. 对兴趣id进行解析:
SELECT name, hobby_id 
FROM hobbies_table 
LATERAL VIEW explode(id_list) tmp_table AS hobby_id;

上述sql执行结果:

namehobby_id
zhangsan 1
zhangsan 2
zhangsan 3
lisi 3
lisi 4
lisi 5

将id_list拆分完之后统计在用户中出现的次数就简单了,按照hobby_id进行分组聚合即可:

SELECT hobby_id ,count(name) client_num
FROM hobbies_table 
LATERAL VIEW explode(id_list) tmp_table AS hobby_id
group by hobby_id;

结果:

hobby_idclient_num
1 1
2 1
3 2
4 1
5 1

介绍完 lateral view 之后,我们再来解决上面遇到的用UDTF的时候,SELECT 只支持一个字段的问题:

select good_id,get_json_object(sale_json,'$.monthSales') as monthSales
from tableName 
LATERAL VIEW explode(split(goods_id,','))goods as good_id 
LATERAL VIEW explode(split(regexp_replace(regexp_replace(json_str , '\\[|\\]',''),'\\}\\,\\{','\\}\\;\\{'),'\\;')) sales as sale_json;

注意:上述语句是三个表笛卡尔积的结果,所以此方式适用于数据量不是很大的情况。

上述语句执行结果如下:

goods_idmonthSales
1 4900
1 2090
1 6987
2 4900
2 2090
2 6987
3 4900
3 2090
3 6987

如果表中还有其他字段,我们可以根据其他字段筛选出符合结果的数据。

总结:lateral view通常和UDTF一起出现,为了解决UDTF不允许在select存在多个字段的问题

 

本文来自:博客园

感谢作者:博客园

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