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
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:
name age

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’,’$.age’) b as name,age; 结果:
name age
字段全是NULL，所以json_tuple函数不需要加$.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
我们想把这个字段解析出来，形成如下的结构：
website name
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_id json_str

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

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
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
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
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。