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• • 1、 Hive自带的json解析函数
  • • 1.1 get_json_object
    • 1.2 json_tuple
  • 2、Hive复杂数据类型-array,map,struct
  • • 2.1 建表语句
    • 2.2 类型构建
    • 2.3 array,map,struct语法
    • • 2.3.1 array类型
      • 2.3.2 map类型
      • 2.3.3 struct类型
    • 2.4 与其他数据类型转换

1、 Hive自带的json解析函数

1.1 get_json_object

语法：get_json_object(json_string, ‘$.key’)，(使用 "$“的方式,”.“表示对象,”[]"引用数组)
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。
特征：每次只能解析一个字段，如果需要解析多个字段，需要调用函数多次。
示例：

-- 创建临时表
with t as (
        select 1 as id,'{"name":"孙先生","carrer":"大数据开发工程师","dream":["开个便利店","去外面逛一逛","看本好书"],"friend":{
       "friend_1":"MM",
       "friend_2":"NN",
       "friend_3":"BB",
       "friend_4":"VV"
       }
        }' as list
  union all 
  select 2 as id,'{"name":"唐女士","carrer":"退休农民","dream":["儿子听话","带孙子"],"friend":{
       "friend_1":"CC"
       }
      }' as list
       ) 

-- get_json_object查询字段
select get_json_object(list,'$.name') as name,
       get_json_object(list,'$.carrer') as carrer
  from t

-- 获取标签中的数组元素
select get_json_object(list,'$.dream[0]') as dream1
  from t

-- 获取多层中的对象
select get_json_object(list,'$.friend.friend_1') as good_friends
  from t

1.2 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。
特征：相比get_json_object，json_tuple的优势就是一次可以解析多个json字段。
注意：json_tuple函数**不需要加$.**了，否则会解析不到。
示例：

-- 创建临时表
with t as (
        select 1 as id,
               '{"name":"孙先生","carrer":"大数据开发工程师","dream":["开个便利店","去外面逛一逛","看本好书"],"friend":{
       "friend_1":"MM",
       "friend_2":"NN",
       "friend_3":"BB",
       "friend_4":"VV"
       }
        }' as list
     union all select 2 as id,
               '{"name":"唐女士","carrer":"退休农民","dream":["儿子听话","带孙子"],"friend":{
       "friend_1":"CC"
       }
      }' as list
       ) 

-- json_tuple解析多个字段，由于无cat1字段，则返回null，一级解析
select name,
       carrer,
       cat1
  from t lateral view json_tuple(list,'name','carrer','cat1') tb as name,
       carrer,
       cat1;

-- 二级解析，提取标签中所有的内容(没有的标签，返回null)
select good_friend_1,
       good_friend_2,
       good_friend_3,
       good_friend_4
  from t lateral view json_tuple(list,'friend') tb as good_friend 
  		 lateral view json_tuple(good_friend,"friend_1","friend_2","friend_3","friend_4")dd as good_friend_1,
       good_friend_2,
       good_friend_3,
       good_friend_4

-- 提取Array
select dream_col
  from t 
  lateral view json_tuple(list,'dream') tb as dreaming 
  lateral view explode(dreaming)dd as dream_col

执行报错-待定位
hive解析、处理复杂类型Map、Array、Json
Hive解析Json数组超全讲解

2、Hive复杂数据类型-array,map,struct

map 是一种(key-value)键值对类型；
array 是一种数组类型，array 中存放相同类型的数据；
struct 是一种集合类型。

2.1 建表语句

create table demo_class(
name string,
score array<int>,
result map<string, int>,
class struct<id:int, grade:string>
)
row format delimited fields terminated by '\t' #列分隔符
collection items terminated by '|' #每个map,struct,array 数据之间的分隔符，三种类型的数据统一用一个
map keys terminated by ':' #map 中的key与value的分隔符
lines terminated by '\n' #行分隔符
stored as textfile; 

查看表结构

打开文件写入三行数据

vim /root/tmp/demo_class.txt

注意分隔符要与建表语句一致，如此表指定每列字段之间用tab分割，数据之间用“|”分隔，map的key与value之间用冒号“:”分隔，回车换行

a 90|92 math:90|english:92 1|genius
b 80|60 math:80|english:60 2|excellent
c 50|66 math:50|english:66 3|fighting

将数据载入表中

load data local inpath '/root/tmp/demo_class.txt' overwrite into table test.demo_class ;

查看数据：

2.2 类型构建

-- 语法
array(val1, val2,…)
map(key1, value1, key2, value2,…)
struct(val1, val2, val3,…) -- 表结构已经是写入格式，只需要按照顺序输入value

-- 查询语句
select 
 array(90,92) as score ,
 map('math',90,'english',92)as result ,
 struct(1,'genius') as class

-- 结果
[90,92] {“math”:90,“english”:92} {“col1”:1,“col2”:“genius”}

2.3 array,map,struct语法

2.3.1 array类型

1、语法
语法: A[n]
操作类型: A为array类型，n为int类型
说明：返回数组A中的第n个变量值，数组的起始下标为0

select score, score[0], score[1] from demo_class ;
-- 结果
[90,92] 90 92
[80,60] 80 60
[50,66] 50 66

2、size()函数可以查询数组中元素的个数，下标超过长度返回null 值

select score, size(score), score[3] from demo_class ;
-- 结果
[90,92] 2 NULL
[80,60] 2 NULL
[50,66] 2 NULL

3、array_contains()函数可以查询数组中是否包含某个元素
array_contains(数组名，值)
返回 true 或 false

select score, array_contains(score, 90) from demo_class;
-- 结果
[90,92] true
[80,60] false
[50,66] false

2.3.2 map类型

1、语法
语法: M[key]
操作类型: M为map类型，key为map中的key值
说明：返回map类型M中key值为指定值的value值

select result, result['math'], result['english'] from demo_class ;
-- 结果
{“math”:90,“english”:92} 90 92
{“math”:80,“english”:60} 80 60
{“math”:50,“english”:66} 50 66

2、获取map中的键、值

map_keys()
map_values()

select map_keys(result), map_values(result) from demo_class ;
-- 结果
[“math”,“english”] [90,92]
[“math”,“english”] [80,60]
[“math”,“english”] [50,66]

3、size()函数获取map中键值对的个数

select result, size(result) from demo_class ;
-- 结果
{“math”:90,“english”:92} 2
{“math”:80,“english”:60} 2
{“math”:50,“english”:66} 2

4、查询map中是否包含某个键、值

array_contains(map_keys(字段名), 键名)
array_contains(map_values(字段名), 值名)
返回true/false

select result, array_contains(map_keys(result), 'math') from demo_class ;
-- 结果
{“math”:90,“english”:92} true
{“math”:80,“english”:60} true
{“math”:50,“english”:66} true
select result, array_contains(map_values(result), 90) from demo_class ;
-- 结果
{“math”:90,“english”:92} true
{“math”:80,“english”:60} false
{“math”:50,“english”:66} false

可以当做where 过滤条件，如选取所有result 值为90的数据

select * from demo_class where array_contains(map_values(result), 90) ;

2.3.3 struct类型

1、语法
语法: S.x
操作类型: S为struct类型
说明：返回集合S中的x字段

select class, class.id, class.grade from demo_class ;
-- 结果
{“id”:1,“grade”:“genius”} 1 genius
{“id”:2,“grade”:“excellent”} 2 excellent
{“id”:3,“grade”:“fighting”} 3 fighting

hive复杂类型数据详解—array,map,struct

2.4 与其他数据类型转换