Hive读取JSON里的list
概述
在Hive中读取JSON数据并提取其中的list类型数据，可以通过以下步骤完成：
- 创建外部表（external table）用于加载JSON数据
- 定义解析JSON数据的函数
- 创建辅助表（auxiliary table）用于存储解析后的数据
- 使用LATERAL VIEW和explode函数将list类型展开
- 查询解析后的数据
流程
以下是完成任务的主要步骤：
graph LR
A[创建外部表] --> B[定义解析JSON函数]
B --> C[创建辅助表]
C --> D[LATERAL VIEW和explode]
D --> E[查询数据]
步骤详解
1. 创建外部表
首先需要创建一个外部表，用于加载存储在JSON文件中的数据。外部表允许我们在Hive中访问外部数据源，而不需要将数据复制到Hive的数据仓库中。
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS json_table (
json_string STRING
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe'
LOCATION '/path/to/json/data';
以上代码创建了一个外部表json_table，它包含一个字段json_string，用于存储JSON数据。ROW FORMAT SERDE指定了使用Hive提供的JsonSerDe序列化/反序列化器来解析JSON数据。LOCATION指定了JSON文件的路径。
2. 定义解析JSON函数
Hive并不提供直接解析JSON的函数，我们需要自定义一个UDF（User-Defined Function）来解析JSON数据中的list类型。可以使用Hive的一些开源插件如brickhouse或hive-json-functions来实现。
ADD JAR /path/to/udf.jar; -- 添加UDF的JAR包
CREATE TEMPORARY FUNCTION parse_json_array AS 'com.example.udf.ParseJsonArray'; -- 定义解析函数
以上代码假设我们已经编写了一个名为ParseJsonArray的UDF，并将其打包成了一个JAR文件。ADD JAR命令用于向Hive中添加UDF的JAR包，CREATE TEMPORARY FUNCTION命令用于定义UDF。
3. 创建辅助表
为了能够处理解析后的list数据，我们需要创建一个辅助表来存储解析后的结果。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS parsed_table (
id INT,
value STRING
);
以上代码创建了一个名为parsed_table的辅助表，其中包含了两个字段id和value，用于存储解析后的数据。
4. 使用LATERAL VIEW和explode
接下来，我们使用Hive的LATERAL VIEW和explode函数来展开list类型的数据。
INSERT INTO TABLE parsed_table
SELECT id, value
FROM json_table
LATERAL VIEW explode(parse_json_array(json_table.json_string, 'list_field')) t AS id, value;
以上代码使用了LATERAL VIEW和explode函数，将json_table中的json_string字段作为输入，调用parse_json_array函数解析list_field字段，并将结果插入到parsed_table中。
5. 查询数据
最后，我们可以通过查询parsed_table来获取解析后的数据。
SELECT *
FROM parsed_table;
以上代码查询parsed_table中的所有数据，可以根据具体需求修改查询条件。
总结
通过以上步骤，我们可以在Hive中读取JSON数据并提取其中的list类型数据。首先创建外部表加载JSON数据，然后定义解析JSON的函数，创建辅助表存储解析后的数据，使用LATERAL VIEW和explode展开list类型数据，最后通过查询获取解析后的数据。
希望本文能帮助你理解如何在Hive中读取JSON里的list数据，如果有任何疑问，请随时提问。
