Hive如何解析复杂的json字符串嵌套结构

一时失言乱红尘 2023-10-04 17:36 99阅读 0赞

#### 内容目录 ####

*   *  Hive解析json字符串
     *   *  一、json格式
         *  二、Hive解析json

### Hive解析json字符串 ###

json类似于python的字典，类似于key-value格式，但是可以实现嵌套的数据结构

#### 一、json格式 ####

json简单格式：

{
        
      "name":"Tom",
      "age":20,
      "sex":"male"
    }

上面是简单的json格式，还可以有复杂的嵌套格式

{
        
      "name":"Tom",
      "age":20,
      "sex":"male",
      "friend":["Jerry","Lilly","Bob"],
      "local":{
        
        "country":"China",
        "city":"beijing",
        "foods":["dock","douzhi","dianxin"]
      }
    }

#### 二、Hive解析json ####

Hive提供了解析json格式的udf函数：get\_json\_object(string json\_string, string path)

1.  解析简单的json格式
    
    获得json中的name字段的value
    
        select get_json_object('{
          "name":"Tom",
          "age":20,
          "sex":"male"
        }', '$.name');
    
    输出：
    
        Tom

![在这里插入图片描述][9392b63ce016425687f4bd31546103b5.png]

1.  解析复杂的json
    
    获得Tom朋友的第二个，以及所在的城市，和城市的美食
    
    1⃣️获得朋友中的第二个
    
        select get_json_object('{
          "name":"Tom",
          "age":20,
          "sex":"male",
          "friend":["Jerry","Lilly","Bob"],
          "local":{
            "country":"China",
            "city":"beijing",
            "foods":["dock","douzhi","dianxin"]
          }
        }', '$.friend[1]');
    
    输出：
    
        Lilly

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_16_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

2⃣️Tom所在的城市

select get_json_object('{
      "name":"Tom",
      "age":20,
      "sex":"male",
      "friend":["Jerry","Lilly","Bob"],
      "local":{
        "country":"China",
        "city":"beijing",
        "foods":["dock","douzhi","dianxin"]
      }
    }', '$.local.city');

输出：

beijing

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_16_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]

3⃣️城市的第二个美食

输出：

douzhi

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_16_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]

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