欢迎关注Hadoop、Spark、Flink、Hive、Hbase、Flume等大数据资料分享微信公共账号:iteblog_hadoop
  1. 文章总数:978
  2. 浏览总数:11,981,104
  3. 评论:3939
  4. 分类目录:106 个
  5. 注册用户数:6130
  6. 最后更新:2018年12月15日
过往记忆博客公众号iteblog_hadoop
欢迎关注微信公众号:
iteblog_hadoop
大数据技术博客公众号bigdata_ai
大数据猿:
bigdata_ai

如何在 Apache Hive 中解析 Json 数组

问题

我们都知道,Hive 内部提供了大量的内置函数用于处理各种类型的需求,参见官方文档:Hive Operators and User-Defined Functions (UDFs)。我们从这些内置的 UDF 可以看到两个用于解析 Json 的函数:get_json_objectjson_tuple。用过这两个函数的同学肯定知道,其职能解析最普通的 Json 字符串,如下:

hive (default)>  SELECT get_json_object('{"website":"www.iteblog.com","name":"过往记忆"}', '$.website');
OK
www.iteblog.com

hive (default)> SELECT json_tuple('{"website":"www.iteblog.com","name":"过往记忆"}', 'website', 'name');
OK
www.iteblog.com 过往记忆
Time taken: 0.074 seconds, Fetched: 1 row(s)

json_tuple 相对于 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,get_json_object 处理 Json 数组的功能很有限,如下:

hive (default)> 
                > 
                > SELECT get_json_object('[{"website":"www.iteblog.com","name":"过往记忆"}, {"website":"carbondata.iteblog.com","name":"carbondata 中文文档"}]', '$.[0].website');
OK
www.iteblog.com
Time taken: 0.069 seconds, Fetched: 1 row(s)

如果我们想将整个 Json 数组里面的 website 字段都解析出来,如果这么写将非常麻烦,因为我们无法确定数组的长度,而且即使确定了,这么写可维护性也很差,所以我们需要想别的办法。

如何在 Apache Hive 中解析 Json 数组
如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章,欢迎关注微信公共帐号:iteblog_hadoop

使用 Hive 自带的函数解析 Json 数组

在介绍如何处理之前,我们先来了解下 Hive 内置的 explode 函数,官方的解释是:explode() takes in an array (or a map) as an input and outputs the elements of the array (map) as separate rows. UDTFs can be used in the SELECT expression list and as a part of LATERAL VIEW. 意思就是 explode() 接收一个 array 或 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。其可以配合 LATERAL VIEW 一起使用。光看文字描述很不直观,咱们来看看几个例子吧。

hive (default)> select explode(array('A','B','C'));
OK
A
B
C
Time taken: 4.188 seconds, Fetched: 3 row(s)

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

相信不需要我描述大家就能看明白这个函数的意义。大家可能会问,这个函数和我们解析 Json 数组有毛关系啊。其实有关系,我们其实可以使用这个函数将 Json 数组里面的元素按照一行一行的形式输出。根据这些已有的知识,我们可以写出以下的 SQL 语句:

hive (default)> SELECT explode(split(regexp_replace(regexp_replace('[{"website":"www.iteblog.com","name":"过往记忆"},{"website":"carbondata.iteblog.com","name":"carbondata 中文文档"}]', '{','\\}\\;\\{'),'\\[|\\]',''),'\\;'));
OK
{"website":"www.iteblog.com","name":"过往记忆"}
{"website":"carbondata.iteblog.com","name":"carbondata 中文文档"}

现在我们已经能正确的解析 Json 数据了。

你现在肯定不知道上面一堆的 SQL 是啥含义,这里我来一步一步的解释。

  • explode 函数只能接收数组或 map 类型的数据,而 split 函数生成的结果就是数组;
  • 第一个 regexp_replace 的作用是将 Json 数组元素之间的逗号换成分号,所以使用完这个函数之后,[{"website":"www.iteblog.com","name":"过往记忆"},{"website":"carbondata.iteblog.com","name":"carbondata 中文文档"}] 会变成 [{"website":"www.iteblog.com","name":"过往记忆"};{"website":"carbondata.iteblog.com","name":"carbondata 中文文档"}]
  • 第二个 regexp_replace 的作用是将 Json 数组两边的中括号去掉,所以使用完这个函数之后,[{"website":"www.iteblog.com","name":"过往记忆"},{"website":"carbondata.iteblog.com","name":"carbondata 中文文档"}] 会变成 {"website":"www.iteblog.com","name":"过往记忆"},{"website":"carbondata.iteblog.com","name":"carbondata 中文文档"}

然后我们可以结合 get_json_objectjson_tuple 来解析里面的字段了:

hive (default)> select json_tuple(json, 'website', 'name') from (SELECT explode(split(regexp_replace(regexp_replace('[{"website":"www.iteblog.com","name":"过往记忆"},{"website":"carbondateblog.com","name":"carbondata 中文文档"}]', '\\}\\,\\{','\\}\\;\\{'),'\\[|\\]',''),'\\;')) as json) iteblog;
OK
www.iteblog.com 过往记忆
carbondata.iteblog.com  carbondata 中文文档
Time taken: 0.189 seconds, Fetched: 2 row(s)

自定义函数解析 Json 数组

虽然可以使用 Hive 自带的函数类解析 Json 数组,但是使用起来还是有些麻烦。值得高兴的是, Hive 提供了强大的自定义函数(UDF)的接口,我们可以使用这个功能来编写解析 Json 数组的 UDF。具体的代码如下:

package com.iteblog.udf.json;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;

import java.util.ArrayList;


@Description(name = "json_array",
        value = "_FUNC_(array_string) - Convert a string of a JSON-encoded array to a Hive array of strings.")
public class UDFJsonAsArray extends UDF {
    public ArrayList<String> evaluate(String jsonString) {
        if (jsonString == null) {
            return null;
        }
        try {
            JSONArray extractObject = new JSONArray(jsonString);
            ArrayList<String> result = new ArrayList<String>();
            for (int ii = 0; ii < extractObject.length(); ++ii) {
                result.add(extractObject.get(ii).toString());
            }
            return result;
        } catch (JSONException e) {
            return null;
        } catch (NumberFormatException e) {
            return null;
        }
    }
}

上面的代码逻辑很简单,我就不介绍了。将上面的代码进行编译打包,假设打包完的 jar 包名称为 iteblog.jar,然后我们就可以如下使用这个函数了。

hive (default)> add jar /home/iteblog/iteblog.jar;
Added [/home/iteblog/iteblog.jar] to class path
Added resources: [/home/iteblog/iteblog.jar]
hive (default)> create temporary function json_array as 'com.iteblog.udf.json.UDFJsonAsArray';
OK
Time taken: 0.013 seconds
hive (default)> 
              > select explode(json_array('[{"website":"www.iteblog.com","name":"过往记忆"},{"website":"carbondata.iteblog.com","name":"carbondata 中文文档"}]'));
OK
{"website":"www.iteblog.com","name":"过往记忆"}
{"website":"carbondata.iteblog.com","name":"carbondata 中文文档"}
Time taken: 0.08 seconds, Fetched: 2 row(s)

hive (default)> select json_tuple(json, 'website', 'name') from (SELECT explode(json_array('[{"website":"www.iteblog.com","name":"过往记忆"},{"website":"carbondata.iteblog.com","name":"carbta 中文文档"}]')) as json) iteblog;
OK
www.iteblog.com 过往记忆
carbondata.iteblog.com  carbondata 中文文档
Time taken: 0.082 seconds, Fetched: 2 row(s)

这个结果和上面使用 Hive 内置的函数结果一致。当然,你还可以实现其他的 UDF,逻辑和这个类似,就不再介绍了。

本博客文章除特别声明,全部都是原创!
转载本文请加上:转载自过往记忆(https://www.iteblog.com/)
本文链接: 【如何在 Apache Hive 中解析 Json 数组】(https://www.iteblog.com/archives/2362.html)
喜欢 (16)
分享 (0)
发表我的评论
取消评论

表情
本博客评论系统带有自动识别垃圾评论功能,请写一些有意义的评论,谢谢!