Hive解析Json数组超全讲解

Hive解析Json数组超全讲解

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。

#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",'$.name'),
get_json_object('{"name":"zhangsan",'$.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",'name','age') b as name,age;

• 结果:

name	age
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
,'$.name','$.age') b as name,age;

结果:

name	age
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：

website	name
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',10,20,'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":"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",'\\;')) 
, '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, 'name') 
from (
select explode(split(regexp_replace(regexp_replace('[{"website":"baidu.com",'\\;')) 
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_id	json_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：

name	id_list
zhangsan	[1,3]
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：

name	hobby_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_id	client_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_id	monthSales
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。

原文地址：https://blog.csdn.net/asdsdwuwang/article/details/129897594