解析Hive中的嵌套JSON数组：方法与实践

解析Hive中的嵌套JSON数组：方法与实践

在大数据处理中，Hive作为一款高效的数据堆栈工具，经常面临着解析复杂数据格式的需求，尤其是JSON格式。JSON作为一种轻量级的数据互换格式，因其格式灵活、易于人阅读而广泛使用。本文将详细介绍怎样在Hive中解析存储为字符串格式的JSON数组，特别是那些包罗嵌套数组的复杂JSON结构。
常规JSON解析方法

在Hive中，解析JSON通常可以使用内置函数如get_json_object和json_tuple。这些函数配合lateral view可以有效解析标准的JSON结构。比方，考虑以下JSON数组：

1. [
2.     {
3.         "member_no": "A0001",
4.         "home_address": "上海市-非正常人研究所"
5.     },
6.     {
7.         "member_no": "A0002",
8.         "home_address": "深圳市-研究非正常人所"
9.     }
10. ]

复制代码

这种简朴结构的JSON可以通过以下Hive SQL轻松解析：

1. -- 示例表
2. WITH tab AS (
3.     SELECT '[{"member_no": "A0001", "home_address": "上海市-非正常人研究所"}, {"member_no": "A0002", "home_address": "深圳市-研究非正常人所"}]' AS cl_name
4. )
5. -- 使用get_json_object解析JSON字段
6. SELECT get_json_object(cl_name, '$.member_no') AS member_no,
7.        get_json_object(cl_name, '$.home_address') AS home_address
8. FROM tab
9. -- 使用explode展开JSON数组
10. LATERAL VIEW explode(split(regexp_replace(regexp_replace(cl_name, '\\}\\,\\{', '\\}\\;\\{'), '\\[|\\]', ''), '\\;')) cl_name AS cl_name;

复制代码

处理复杂的嵌套JSON数组

当遇到包罗嵌套数组的JSON时，单纯使用get_json_object可能不敷以解决问题。考虑以下更复杂的JSON结构：

1. [
2.     {
3.         "member_no": "A0001",
4.         "home_address": [
5.             {
6.                 "city_name": "上海市",
7.                 "apartment_name": "非正常人研究所"
8.             },
9.             {
10.                 "city_name": "北京市",
11.                 "apartment_name": "正常非人研究所"
12.             }
13.         ]
14.     },
15.     {
16.         "member_no": "A0002",
17.         "home_address": [
18.             {
19.                 "city_name": "深圳市",
20.                 "apartment_name": "研究非正常人所"
21.             },
22.             {
23.                 "city_name": "杭州市",
24.                 "apartment_name": "正常研究非人所"
25.             }
26.         ]
27.     }
28. ]

复制代码

方法一：使用正则表达式和特殊字符处理

此方法起首使用regexp_extract和regexp_replace处理字符串，将其转换为可操作的格式，然后再进行解析。

1. WITH tab AS (
2.     -- 示例表
3.     SELECT '[{"member_no": "A0001","home_address":[{"city_name": "上海市","apartment_name": "非正常人研究所"},{"city_name": "北京市","apartment_name": "正常非人研究所"}]},{"member_no": "A0002","home_address":[{"city_name": "深圳市","apartment_name": "研究非正常人所"},{"city_name": "杭州市","apartment_name": "正常研究非人所"}]}]' AS cl_name
4. )
5. -- 使用regexp_extract提取JSON内容
6. SELECT get_json_object(mem_json, '$.member_no') AS member_no,
7.        get_json_object(ads_json, '$.city_name') AS city_name,
8.        get_json_object(ads_json, '$.apartment_name') AS apartment_name
9. FROM tab
10. -- 使用explode展开外层JSON对象
11. LATERAL VIEW explode(split(regexp_replace(regexp_replace(regexp_extract(cl_name, '^\\[(.+)\\]$', 1), ',"home_address":\\[.*?\\]', ''), '\\},\\{', '\\}\\;\\{'), '\\;')) mem_objs AS mem_json
12. -- 使用explode展开内层JSON对象
13. LATERAL VIEW explode(split(regexp_replace(regexp_extract(cl_name, '"home_address":\\[(.*?)\\]', 1), '\\},\\{', '\\}\\;\\{'), '\\;')) ads_objs AS ads_json;

复制代码

方法二：使用内置解析器JsonSerde

JsonSerde答应将JSON字符串直接转换为Hive理解的结构化数据，简化解析过程。

1. WITH tab AS (
2.     -- 示例表
3.     SELECT '[{"member_no": "A0001","home_address":[{"city_name": "上海市","apartment_name": "非正常人研究所"},{"city_name": "北京市","apartment_name": "正常非人研究所"}]},{"member_no": "A0002","home_address":[{"city_name": "深圳市","apartment_name": "研究非正常人所"},{"city_name": "杭州市","apartment_name": "正常研究非人所"}]}]' AS cl_name
4. )
5. -- 使用from_json将JSON字符串转换为结构化数据
6. SELECT member_no,
7.        home_address,
8.        get_json_object(to_json(home_address), '$.city_name') AS city_name,
9.        get_json_object(to_json(home_address), '$.apartment_name') AS apartment_name
10. FROM (
11.     SELECT cl_name,
12.            -- 定义JSON结构
13.            from_json(cl_name, 'array<struct<member_no:string, home_address:array<struct<city_name:string, apartment_name:string>>>>') AS new_cl_name
14.     FROM tab
15. ) tt
16. -- 使用explode展开成员和地址信息
17. LATERAL VIEW explode(new_cl_name.member_no) t1 AS member_no
18. LATERAL VIEW explode(new_cl_name.home_address[0]) t2 AS home_address;

复制代码

通过上述方法，无论是简朴照旧复杂的JSON结构，都可以在Hive中得到有效的解析，从而支持更复杂的数据分析任务。
最终解析效果展示

以下是使用上述方法解析后得到的数据，以表格形式展示：
序号member_nocity_nameapartment_name1A0001上海市非正常人研究所2A0001北京市正常非人研究所3A0002深圳市研究非正常人所4A0002杭州市正常研究非人所 此表展示了从复杂的嵌套JSON结构中提取出的关键信息，包括会员编号、都会名称和公寓名称。通过有效的解析计谋，Hive能够处理并展现深层嵌套的数据结构，为进一步的数据分析提供了基础。

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。