hive 存储，解析，处理json数据

hive 处理json数据总体来说有两个方向的路走

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。

测试数据为新浪微博测试公开数据

该数据采用json格式存储，
id代表当前用户微博的id，
ids代表当前微博用户关注其他微博用户的id列表，
total_number是关注微博用户的总量。

{"id": 1701439105,"ids": [2154137571,3889177061,1496915057,……,1663973284],"total_number": 493}

第一种：

导入数据

CREATE TABLE IF NOT EXISTS tmp_json_test (
           json string
)
STORED AS textfile ;

load data local inpath '/opt/datas/weibotest.json' overwrite into table tmp_json_test;

解析数据：

select get_json_object(t.json,'$.id'), get_json_object(t.json,'$.total_number') from tmp_json_test t ; 

select t2.* from tmp_json_test t1 lateral view json_tuple(t1.json, 'id', 'total_number') t2 as c1, c2;

 方法一使用函数get_json_object  ， 方法二使用函数 json_tuple

第二种：

第二种方式相比第一种更灵活，更通用。重要的是每行必须是一个完整的JSON，一个JSON不能跨越多行。

1. 下载Jar
使用之前先下载jar：

http://www.congiu.net/hive-json-serde/
如果要想在Hive中使用JsonSerde，需要把jar添加到hive类路径中：

add jar json-serde-1.3.7-jar-with-dependencies.jar;

导入数据

CREATE TABLE tmp_json_array (
id string,
ids array<string>,
`total_number` int)
ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'
STORED AS TEXTFILE;

LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/datas/weibotest.json' OVERWRITE INTO TABLE  tmp_json_array;

倒入之后就可以随便使用了

select * from tmp_json_array where array_contains(ids,'') or array_contains(ids,'');

需要注意的是当你的数据中包含有不符合json规范的行时，运行查询会报异常

测试可以增加配置用以跳过错误数据

ALTER TABLE weibo_json SET SERDEPROPERTIES ( "ignore.malformed.json" = "true");

在运行查询不会报错，但是坏数据记录将变为NULL。

最后需要提醒的是当你的json数据中包含hive关键字时，导入的数据会有问题，此时 SerDe可以使用SerDe属性将hive列映射到名称不同的属性

如果ids是hive关键字的话，更改建表语句如下：

CREATE TABLE tmp_json_array (
id string,
ids_alias array<string>,
`total_number` int)
ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES ("mapping.ids_alias"="ids")
STORED AS TEXTFILE;