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hive中常规处理json数据,array类型json用get_json_object(#,"$.#")这个方法足够了,map类型复合型json就需要通过数据处理才能解析。
explode:字段行转列
select explode(split(字段,',')) as abc from explode_lateral_view;
select explode(split(字段,',')) as abc from explode_lateral_view;
LATERAL VIEW:单行数据拆解成多行数据
侧视图的意义是配合explode(或者其他的UDTF),一个语句生成把单行数据拆解成多行后的数据结果集。
select get_json_object(concat('{',sale_info_r,'}'),'$.monthSales') as monthSales from explode_lateral_view
LATERAL VIEW explode(split(regexp_replace(regexp_replace(sale_info,'\\[\\{',''),'}]',''),'},\\{'))sale_info as sale_info_r;
统一版
通过下面的句子,把这个json格式的一行数据,完全转换成二维表的方式展现
select t1.id ,get_json_object(col,'$.key') as value ,get_json_object(col,'$.key') as value
from
(select id,s.col as col from table_a
lateral view explode(split(regexp_replace(regexp_extract(json,'^\\[(.+)\\]$',1),'\\}\\,|[, ]{0,1}\\{', '\\}\\|\\|\\{'),'\\|\\|')) s as col ) t1
或者另一版本
select get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.source') as source,
get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.monthSales') as monthSales,
get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.userCount') as monthSales,
get_json_object(concat('{',sale_info_1,'}'),'$.score') as monthSales
from explode_lateral_view
LATERAL VIEW explode(split(regexp_replace(regexp_replace(sale_info,'\\[\\{',''),'}]',''),'},\\{'))sale_info as sale_info_1
hive 数据转成json数据组
concat('{\"name\":\"',name,'\",\"cus_nam\":\"',NVL(t2.cus_nam, ''),
'\",\"orderNo\":\"',
NVL(orderNo, ''),
'\",\"ord_no\":\"',
NVL(t1.ord_no, ''),
'\",\"trigger\":\"',
NVL(trigger, ''),
'\",\"assignmentOfClaims\":\"',
NVL(assignmentOfClaims, ''),
'\"}') as value
通过get_json_object函数解析,测试无误
hive 正则匹配
regexp_extract(字段,正则表达式,序号)
匹配样例
select regexp_extract('honey123moon', 'hon([0-9]+)(moon)', 0)
select regexp_extract('x=a3&x=18abc&x=2&y=3&x=4','x=([0-9]+)([a-z]+)',1)
其他:
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