# Hive JSON_TUPLE
## 介绍
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个SQL-like的查询语言来处理大规模数据集。Hive的一项重要功能是可以处理结构化、半结构化和非结构化的数据。在处理非结构化数据时，Hive提供了JSON_TUPLE函数来解析JSON格式的数据。
JSON_TUPLE函数是Hive中的一个内置函数，用于解析JSON数据。它将JSON数
原创
2023-10-09 07:21:58
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# Hive 中生成 JSON 的方法——使用 JSON_TUPLE
在大数据处理领域，Apache Hive 是一个广泛使用的工具，用于大规模数据的查询和分析。数据通常以表的形式储存在数据库中，Hive 提供了 SQL 类似的查询语言，使得用户能够方便地处理数据。在某些情况下，我们可能需要将数据以 JSON 格式进行输出。在 Hive 中，`JSON_TUPLE` 函数正是帮助我们完成这一需求
1. 取值：SELECT get_json_object(字段名,'$.json_key_value')
--,
--get_json_object(get_json_object(ad_test_group,'$.2019-09-cid2_1342_1276'),'$.group_id')
from
table_name
where dt= '2019-09-21' 2. s
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2023-06-06 00:20:56
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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_object 和 json_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)&g
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2023-08-22 11:35:47
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目录一、执行过程二、源码比较三、实验论证四、总结 在对离线任务进行优化时，一般来说有两种思路。一是参数优化，尽量提高CPU、内存利用率，或者减少spill率；二是SQL优化，减少性能较低的操作。 在比较json_tuple和get_json_objec
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2023-09-04 11:22:01
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前言很多日志都采用json格式来记录日志,因此hive来读表时候,就需要能解析json格式.一.下载所需jar包,并且准备测试文件请到maven的官方仓库去搜索 hive-hcatalog-core ,然后找到自己的hive版本的jar下载下来.这里假设我们下载下来,并且放到/opt/exlib/hive-hcatalog-core.jar创建一个文件,放到hdfs任意目录用来测试(假设
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2023-06-11 19:09:03
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# 使用Hive的get_json_tuple函数解析JSON数据
在大数据处理中，经常会遇到需要处理JSON格式的数据的情况。Hive是一种常用的大数据处理工具，通过Hive可以方便地处理结构化和半结构化的数据。在Hive中，可以使用`get_json_tuple`函数来解析JSON格式的数据，将其中的字段提取出来，便于后续的分析和处理。
## 什么是get_json_tuple函数
`g
原创
2024-05-17 06:46:46
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# 如何实现“hive json_tuple 用法”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，掌握Hive的json_tuple用法是非常重要的。在本篇文章中，我将教你如何实现这一功能。首先，让我们先了解一下整个过程的流程。
## 过程流程
```mermaid
journey
title 整个过程流程
section 准备工作
开始
Hive环境
原创
2024-03-05 06:34:18
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# 实现“hive 多层JSON拆解”教程
## 1. 整个流程
我们首先来看一下整个"hive 多层JSON拆解"的流程，可以使用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
| 1 | 创建外部表，定义JSON格式的数据 |
| 2 | 创建新表，将JSON数据拆解为多个字段 |
| 3 | 插入数据到新表 |
| 4 | 查询新表，验证数据是否成功拆解 |
##
原创
2024-05-03 07:44:23
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# Hive JSON 解析多层
在大数据领域，Hive 是一个常用的数据仓库基础架构，它提供了用于查询和分析大规模数据集的工具。而 JSON（JavaScript Object Notation）是一种常用的数据交换格式，用于存储和表示结构化数据。在 Hive 中，我们经常需要解析多层的 JSON 数据，以便将其转换为表格形式进行分析和查询。
本文将介绍如何在 Hive 中解析多层的 JSO
原创
2024-01-18 11:34:23
49阅读
```mermaid
stateDiagram
state Start
state Step1
state Step2
state Step3
state End
Start --> Step1: Understand the data structure
Step1 --> Step2: Define the schema
Ste
原创
2024-03-22 06:32:14
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# 实现Hive JSON多层嵌套
## 简介
在Hive中，JSON是一种常见的数据格式。如果我们需要处理具有多层嵌套结构的JSON数据，可以使用Hive的内置函数和UDF来实现。本文将向你介绍整个实现过程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 流程概述
下面是实现Hive JSON多层嵌套的基本流程：
```mermaid
journey
title 实现Hive JSON多
原创
2024-01-14 07:13:20
268阅读
# 如何在Hive中解析多层JSON
## 概述
在Hive中解析多层JSON是一项常见的任务，特别是在处理复杂的JSON数据时。本文将指导您完成解析多层JSON的过程，并提供相应的代码示例。
## 步骤及代码示例
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建外部表 | 创建一个外部表，用于加载包含多层JSON数据的文件。 |
| 2. 创建内部表 | 创建一个内部
原创
2024-03-27 06:55:48
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两种方式1、将json以字符串的方式整个入Hive表，然后通过使用UDF函数解析已经导入到hive中的数据，比如使用LATERAL VIEW json_tuple的方法，获取所需要的列名。2、在导入之前将json拆成各个字段，导入Hive表的数据是已经解析过得。这将需要使用第三方的SerDe。测试数据测试数据为新浪微博的评论数据，格式如下：{
"appCode": "weibo",
"da
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2023-06-02 14:07:35
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今天这篇文章主要分析一下 hive 清洗 json 格式的数据，常用的两个函数。第一个是get_json_objecthive中解析一般的json是很容易的，使用 get_json_object 就可以了。 get_json_object 函数第一个参数填写json对象变量，第二个参数使用$表示json变量标识，然后用 . 或 [] 读取对象或数组；例子： select get_json_obje
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2023-06-01 00:48:00
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# Hive JSON Tuple 使用指南与实际问题解决
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它提供了 SQL 类似的查询语言，称为 HiveQL，用于查询和管理存储在 Hadoop 文件系统中的数据。在处理 JSON 数据时，Hive 提供了 `json_tuple` 函数，它允许用户从 JSON 字符串中提取多个值，并将它们作为元组返回。本文将介绍如何使用 `json_tu
原创
2024-07-16 09:10:23
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、json是什么？二、使用步骤使用全宇宙最详细步骤导入数据总结 一、json是什么？JSON（JavaScript Object Notation,JS对象简谱）是一种轻量级的数据交换格式。二、使用步骤使用全宇宙最详细步骤1.在某盘的某个位置建立一个文件夹存放待会儿写的数据 2.接着鼠标右击新建文本文档 3.点击json.
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2023-08-30 12:01:20
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# Hive解析JSON多层嵌套
## 引言
Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库解决方案，在处理结构化和半结构化数据时非常强大。然而，当面对多层嵌套的JSON数据时，Hive的内置函数无法直接解析这种复杂的数据结构。本文将介绍如何使用Hive进行多层嵌套JSON的解析，并给出详细的步骤和代码示例。
## 解析流程
解析多层嵌套的JSON数据可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-10-10 11:32:47
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## Hive中json_tuple解析json数组
在Hive中，我们经常需要处理包含结构化数据的JSON格式数据。JSON（JavaScript Object Notation）是一种常见的数据交换格式，它以键值对的形式组织数据，并支持嵌套和数组类型。在Hive中，我们可以使用json_tuple函数来解析JSON数据。
### json_tuple函数概述
json_tuple函数是H
原创
2023-09-18 08:53:06
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数据内容：[{"a":1,"b":285,"c":[35,11]},{"d":60001,"e":660,"f":[30010,323]}]语句：select split(replace(replace(replace('[{"a":1,"b":285,"c":[35,11]},{"d":60001,"e":660,"f":[30010,323]}]','[',''),']',''),'},{',
原创
2024-01-03 15:29:27
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