问题简介最近业务方反馈依照导入MySQL表导入Hive有部分字段变更乱码，于是乎走上了解决乱码的不归路。 集群信息 服务器系统版本：centos 7.2 cdh 版本：cdh5.9.0 hadoop 版本：2.6.0+cdh5.9.0 hive 版本：1.1.0+cdh5.9.0 sqoop 版本：1.4.6+cdh5.9.0 备注：涉及敏感信息的的变量，使用${xxxx} 代替问题定位首先，导入
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2023-08-22 21:34:50
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问题背景：需求：获取商品在曝光时，用户看到的价格基本步骤：从埋点表里取出map类型的a字段，再从a字段里取出fee对应的键值，最后取出键值里的特价转化成double类型。笔记：map数据类型在查询时需要指定键名.-- 正确做法
select a['fee'] as fee
from t;
-- 错误做法
-- 不会返回整个map字段
select a
from t直接select 字段名返回
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2023-05-30 11:29:58
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在hive中会有很多数据是用json格式来存储的，而我们用数据的时候又必须要将json格式的数据解析成为正常的数据，今天我们就来聊聊hive中是如何解析json数据的。下面这张表就是json格式的表，我们以这张表为例来解析json select * from ff_sa.sa06_ff_b1_session_olg where etl_tx_dt = 20190617 查询结果： 取
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2023-06-12 13:30:10
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目录1 应用场景2 处理方式3 JSON函数：get_json_object3.1 功能3.2 语法3.3 使用4 JSON函数：json_tuple4.1 功能4.2 语法4.3 使用5 JSONSerde5.1 功能5.2 使用6 总结1 应用场景JSON数据格式是数据存储及数据处理中最常见的结构化数据格式之一，很多场景下公司都会将数据以JSON格式存储在HDFS中，当构建数据仓库时，需要对J
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2021-09-19 17:32:00
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使用函数named_struct 例如named_struct（‘文字’，字段名，'文字’，字段名 ）
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2023-06-11 10:33:42
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# Hive 多字段 JSON 数据处理
在大数据处理框架中，Hive 是一个广泛使用的 SQL 风格数据仓库，能够对存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中的数据进行分析。随着 JSON 格式越来越受到青睐，处理多字段 JSON 数据成为开发人员和数据分析师的一项重要任务。在本文中，我们将探讨在 Hive 中如何处理多字段 JSON 数据，并提供相应的代码示例。
## JSON
# Hive字段转JSON
在数据处理和分析中，将数据从一种格式转换为另一种格式是常见的任务。在Hive中，我们经常处理的是结构化数据，通常以表的形式存储在Hive中。有时候，我们需要将表中的数据转换为JSON格式，以便于在其他系统中使用或传输。
本文将详细介绍如何使用Hive将表的字段转换为JSON格式，并提供一些示例代码来演示这个过程。
## 准备工作
在开始之前，请确保您已经安装了H
原创
2023-08-19 05:12:34
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问题收集： Hive调试模式： 通过hive -hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console 进入Hive，即调试模式，可以看到明细日志。 比如遇到如下卡住不动、或其他任何报错时，都可以这样排查：2、8032 是ResourceManager的端口，如何报错是之前添加过Yarn的残留造成 解决办法： rm -rf /etc/hadoop/conf/yar
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2024-08-30 17:45:26
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Hive中如何处理JSON格式数据Hive 处理json数据总体来说有三个办法：使用内建的函数get_json_object、json_tuple使用自定义的UDF(一进一出)，自定义UDTF(一进多出)第三方的SerDe–》JSONSerder1、使用内建函数处理get_json_object(string json_string, string path)返回值：String说明：解析json
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2023-08-15 14:54:10
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# Hive 查询 JSON 字段：探索数据的深层结构
在大数据时代，JSON（JavaScript Object Notation）格式因其轻量级和易于阅读的特性，被广泛应用于数据交换。Hive，作为Hadoop生态系统中的数据仓库软件，提供了对JSON字段的查询能力，使得我们能够深入挖掘数据的深层结构。本文将通过代码示例，介绍如何在Hive中查询JSON字段，并使用旅行图和序列图来展示查询过
原创
2024-07-22 06:53:13
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数据以json的形式存放，一行一个json数据。要是{"field1":"data1","field2":100,"field3":"more data1","field4":123.001} {"field1":"data2","field2":200,"field3":"more data2","field4":123.002} {"field1":"data3","field2":300,"
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2023-09-18 21:59:50
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hive中解析json数组
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2020-01-07 18:11:00
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# 使用Hive创建JSON表的字段
## 介绍
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，可以进行数据的提取、转换、加载和分析。Hive支持使用SQL语言进行操作，可以方便地处理结构化和半结构化数据。本文将向你介绍如何使用Hive创建JSON表的字段。
## 流程
下面是创建Hive JSON表字段的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一
原创
2023-11-27 04:30:58
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# Hive如何取字段JSON
## 1. 流程概述
在Hive中，要取字段JSON可以通过使用Hive自带的内置函数来实现。下面是实现这一过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 创建一个Hive表 |
| 步骤2 | 加载包含JSON数据的表 |
| 步骤3 | 使用内置函数取出JSON字段 |
下面将详细说明每个步骤需要做什么以及使用的
原创
2023-08-03 16:32:55
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hive中常规处理json数据，array类型json用get_json_object(#,"$.#")这个方法足够了，map类型复合型json就需要通过数据处理才能解析。explode：字段行转列，处理map结构的字段，将数组转换成多行select explode(split(字段,',')) as abc from explode_lateral_view;select explode(spl
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2023-06-19 23:19:07
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在公司的数仓构建中，通常我们会遇到许多json格式的数据，如何使用Hive解析json格式的数据成为我们主要面临的问题之一；1、函数查阅 在Hive的带函数中，我们可以查到，这么一个函数：get_json_object(string json,string path) 例如：select get_json_object('{"common":{"ar":"110000","ba":"Xiao
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2023-06-05 16:45:25
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get_
json_object(列名，’$.需要筛出的
字段’)⬆️用上面的方法，提取出来的是字符串格式的全部
字段。select get_
json_object(col name in
hive, '$.
json字段') as <any name you want>
from <
hive 表>
where <可能需要加上分区
字段>PS 如果提取的
字段是
json a
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2023-06-12 19:48:52
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Json 格式的数据处理Json 数据格式是我们比较常用的的一种数据格式，例如埋点数据、业务端的数据、前后端调用都采用的是这种数据格式，所以我们很有必要学习一下这种数据格式的处理方法准备数据cat json.data{"movie":"1193","rate":"5","timeStamp":"978300760","uid":"1"}
{"movie":"661","rate":"3","tim
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2023-10-22 17:21:45
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标题：开启数据探索之旅：Hive-JSON-Serde —— JSON数据处理利器在大数据的世界里，JSON以其轻量级和灵活性，已经成为交换与存储非结构化数据的首选格式。今天，我们向您推荐一款名为Hive-JSON-Serde的强大工具，它能让Apache Hive无缝读取和写入JSON格式的数据，让数据处理更加得心应手。1、项目介绍Hive-JSON-Serde 是一个针对JSON数据的序列化/
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2024-06-21 16:44:06
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# 使用多个字段组成 JSON 在 Hive 中的探讨
在大数据处理的时代，Hive 是一个被广泛使用的工具。它提供了一种使用类 SQL 语言的方式来查询和分析存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的数据。通常，数据会以不同格式存储，其中 JSON 格式因其结构化特性而备受青睐。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Hive 中将多个字段组合成一个 JSON 对象，并提供相关代码示例和图示
