在Spark或Hive中调用get_json_object()时无法获取值 - 腾讯云开发者社区

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Hive在spark2.0.0启动时无法访问..libspark-assembly-*.jar: 没有那个文件或目录的解决办法

最近将整个架构升级到spark 2.0.0之后，发现一个问题，就是每次进行hive --service metastore启动的时候，总是会报一个小BUG。...无法访问/home/ndscbigdata/soft/spark-2.0.0/lib/spark-assembly-*.jar: 没有那个文件或目录。...其主要的原因是：在hive.sh的文件中，发现了这样的命令，原来初始当spark存在的时候，进行spark中相关的JAR包的加载。...{SPARK_HOME}/lib/spark-assembly-*.jar` CLASSPATH="${CLASSPATH}:${sparkAssemblyPath}" 将这个spark-assembly...这也印证了各个软件升级过程中如何涉及到自动联运或者向下兼容的问题。

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Note_Spark_Day08：Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎)

3、电影评分统计分析【使用DataFrame封装】 - SparkSQL中数据分析2种方式：方式一：SQL编程类似Hive中SQL语句方式二：DSL编程调用DataFrame...07-[掌握]-外部数据源之保存模式SaveMode 当将DataFrame或Dataset数据保存时，默认情况下，如果存在，会抛出异常。...("datas/resources/users.parquet") df2.show(10, truncate = false) // load方式加载，在SparkSQL中，当加载读取文件数据时...（IDEA开发）在IDEA中开发应用，集成Hive，读取表的数据进行分析，构建SparkSession时需要设置HiveMetaStore服务器地址及集成Hive选项，首先添加MAVEN依赖包：...通过Java JDBC的方式，来访问Thrift JDBC/ODBC server，调用Spark SQL，并直接查询Hive中的数据 * ii).

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2021年大数据Spark（三十二）：SparkSQL的External DataSource

---- External DataSource 在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源：在Spark...2）、非结构化数据（UnStructured）相比之下，非结构化数据源通常是自由格式文本或二进制对象，其不包含标记或元数据以定义数据的结构。...方法底层还是调用text方法，先加载数据封装到DataFrame中，再使用as[String]方法将DataFrame转换为Dataset，实际中推荐使用textFile方法，从Spark 2.0开始提供...) } } 运行结果： csv 数据在机器学习中，常常使用的数据存储在csv/tsv文件格式中，所以SparkSQL中也支持直接读取格式数据，从2.0版本开始内置数据源。...当将结果数据DataFrame/Dataset保存至Hive表中时，可以设置分区partition和分桶bucket，形式如下：保存模式（SaveMode）将Dataset

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触宝科技基于Apache Hudi的流批一体架构实践

如下图所示： •客户端以及服务端数据先通过统一服务Sink到HDFS上•基于基HDFS数据，统计特定维度的总量、分布等统计类特征并推送到Codis中•从Codis中获取特征小时维度模型增量Training...其实通过对比可以发现各有优缺点，但往往会因为诉求不同，在实际落地生产时3种选型会存在同时多个共存的情况，为什么我们在模型特征的场景最终选择了Hudi呢？.../Hive语义基本一致的get_json_object以及json_tuple UDF，这些都是在批流一体引擎做的功能增强的一小部分。...实际上我们这边Kafka -> Hive链路有95%的任务都使用Flink替代了Spark Structured Streaming(SS) 2.2.4.2 Spark方案由于没有在Hudi官方网站上找到...，将Hive表迁移为基于Hudi的架构，以解决分区小文件以及产出失效的问题•探索Flink+Hudi作为MySQL Binlog归档方案•探索Z-Order加速Spark在多维查询上的性能表现推荐阅读

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一文学会Hive解析Json数组（好文收藏）

---- 在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的，如开发人员对APP上的页面进行埋点时，会将多个字段存放在一个json数组中，因此数据平台调用数据时，要对埋点数据进行解析。...接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。...总结：json_tuple相当于get_json_object的优势就是一次可以解析多个json字段。但是如果我们有个json数组，这两个函数都无法处理。...示例： hive> select regexp_replace('foobar', 'oo|ar', ''); OK fb 上述示例将字符串中的 oo 或 ar 替换为''。...，lateral view首先为原始表的每行调用UDTF，UDTF会把一行拆分成一行或者多行，lateral view在把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。

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Spark SQLHive实用函数大全

本篇文章主要介绍Spark SQL/Hive中常用的函数，主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。...在拼接的字符串中间添加某种分隔符：concat_ws(sep, [str | array(str)]+)。...注意：如果参数3为负值，则从右边取值 select substring_index("org.apache.spark", "....7. dense_rank dense_rank函数的功能与rank函数类似，dense_rank函数在生成序号时是连续的，而rank函数生成的序号有可能不连续。当出现名次相同时，则排名序号也相同。...那么如果是在Spark SQL的DataFrame/DataSet的算子中调用，可以参考DataFrame/DataSet的算子以及org.apache.spark.sql.functions.

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flink sql 知其所以然（十八）：在 flink 中还能使用 hive udf？附源码

实时数据使用 flink 产出，离线数据使用 hive\spark 产出。那么回到我们文章标题的问题：为什么需要 flink 支持 hive udf 呢？...在 HiveModule 中包含了 hive 内置的 udf。...udf 给列举出来，当然也就包含了 hive module 中的 get_json_object。...ddl hive udf error 看了下源码，flink 流环境下（未连接 hive catalog 时）在创建 udf 时会认为这个 udf 是 flink 生态体系中的 udf。...（相同的逻辑在实时数仓中重新实现一遍），因此能够在 flink sql 中复用 hive udf 是能够大大提高人效的。

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来学习几个简单的Hive函数啦

咳咳，今天来介绍一下几个Hive函数吧，先放一张我登哥划水的照片，希望大家也做一只自由的鱼儿，在知识的海洋里游呀游，嘻嘻！ ? 今天我们来介绍几个Hive常用的函数吧！ ?...数据介绍首先我们产生我们的数据,使用spark sql来产生吧： val data = Seq[(String,String)]( ("{\"userid\":\"1\",\"action\":\"0...常用的Hive函数 get_json_object 我们使用get_json_object来解析json格式字符串里面的内容，格式如下： get_json_object(字段名,'$.key') 这里...，我们来解析info中的userid和action： select get_json_object(info,'$.userid') as user_id, get_json_object(info,...action_ts < t1.next_ts )or ( t2.action_ts >= t1.action_ts and t1.next_ts is null ) 我们来一步步剖析一下该过程的实现，首先，我们在子查询中实现了两个表的内链接

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来学习几个简单的Hive函数啦

咳咳，今天来介绍一下几个Hive函数吧，先放一张我登哥划水的照片，希望大家也做一只自由的鱼儿，在知识的海洋里游呀游，嘻嘻！今天我们来介绍几个Hive常用的函数吧！...1、数据介绍首先我们产生我们的数据,使用spark sql来产生吧： val data = Seq[(String,String)]( ("{\"userid\":\"1\",\"action...我们用简单的查询语句来看一下我们的数据效果： select * from test.sxw_testRowNumber where dt=20180131 结果如下： 2、常用的Hive函数 2.1 get_json_object...我们使用get_json_object来解析json格式字符串里面的内容，格式如下： get_json_object(字段名,'$.key') 这里，我们来解析info中的userid和action：...< t1.next_ts )or ( t2.action_ts >= t1.action_ts and t1.next_ts is null ) 我们来一步步剖析一下该过程的实现，首先，我们在子查询中实现了两个表的内链接

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来学习几个简单的Hive函数吧！

作者 | 石晓文转载自小小挖掘机（ID:wAIsjwj）咳咳，今天来介绍一下几个Hive函数吧，先放一张我登哥划水的照片，希望大家也做一只自由的鱼儿，在知识的海洋里游呀游，嘻嘻！...今天我们来介绍几个Hive常用的函数吧！...2、常用的Hive函数 ▌2.1 get_json_object 我们使用get_json_object来解析json格式字符串里面的内容，格式如下： get_json_object(字段名,'$.key...') 这里，我们来解析info中的userid和action： select get_json_object(info,'$.userid') as user_id, get_json_object...< t1.next_ts )or ( t2.action_ts >= t1.action_ts and t1.next_ts is null ) 我们来一步步剖析一下该过程的实现，首先，我们在子查询中实现了两个表的内链接

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数仓搭建DWD层

47"}]',"$[0].age"); 结果是：25 2.3、启动日志表启动日志解析思路：启动日志表中每行数据对应一个启动记录，一个启动记录应该包含日志中的公共信息和启动信息。...ods_to_dwd_log.sh 在脚本中编写如下内容 #!...COMMENT '来源类型', `source_id` STRING COMMENT '来源编号', `cart_price` DECIMAL(16,2) COMMENT '加入购物车时的价格...root/bin目录下创建脚本ods_to_dwd_db_init.sh vim ods_to_dwd_db_init.sh 在脚本中填写如下内容 #!...root/bin目录下创建脚本ods_to_dwd_db.sh vim ods_to_dwd_db.sh 在脚本中填写如下内容 #!

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Hive学习-数据查询语句

因此只有一个REDUCER，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。...l因此，如果分桶和sort字段是同一个时，此时， CLUSTER BY = 3) DISTRIBUTE BY + SORT BY。...*r$'; NULL|TRUE|FALSE 4）数学运算函数作用 + 加 - 减 * 乘 / 除 % 取余 & 位与 | 位或 ^ 位异或 ~ 位取反 5）逻辑运算函数作用 and 逻辑与...or 逻辑或 not 逻辑非 6）数值运算函数作用解析返回值 round(double a) 取整函数返回double类型的整数值部分（遵循四舍五入）hive>SELECT round(...类型：M[key] M为map类型key为map中的key值返回map类型M中，key值为指定值的value值。

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HIVE内置函数

HIVE内置函数一、内置函数 HIVE除了提供了类似mysql的sql的语法外，还提供了大量内置的函数，方便开发者来调用，编写功能丰富的处理程序。...S.x S为struct 返回结构x字符串在结构S中的存储位置。如 foobar \{int foo, int bar\} foobar.foo的领域中存储的整数。...格式，这取决于是否是在一个字符串或数字语境中使用的功能。...2、文件的调用 1．编写.hive文件编写一个文件，后缀名为 .hive，比如现在创建一个01.hive文件，目的是在hive的weblog数据库下，创建一个tb1表。 ...编写示例： use weblog; drop table ${tb_name} 2．执行调用在bin目录下，执行： sh hive -f 02.hive -d tb_name="tb1"

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超好用 Hive 内置的 json 解析函数

背景在大数据 ETL(Extract-Transfer-Load) 过程中，经常需要从不同的数据源来提取数据进行加工处理，比较常见的是从 Mysql 数据库来提取数据，而 Mysql 数据库中数据存储的比较常见方式是使用...你是否会好奇，在 Hive 中这个过程是如何实现的呢？下文会解答你的疑惑。...Hive内置的json解析函数：get_json_object 语法： get_json_object(json_string, '$.column') 说明：解析 json 的字符串 json_string...函数 & json_tuple函数 get_json_object 函数的使用语法中，使用到$.加上 json 的 key; json_tuple 函数的使用语法中，不能使用$.加上 json 的 key...json 是一个 json 数组，那么这两个函数都无法完成解析; 关于 Hive 如何解析 json 数组，将会在后面的文章中分享，敬请期待~

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大数据-Hive内置函数与自定义函数

abc','def','gh'); # cast类型转换 select cast(1.5 as int); # get_json_object...json，必须是json格式) select get_json_object...k1=v1&k2=v2#Ref1', 'HOST'); # explode：把map集合中每个键值对或数组中的每个元素都单独生成一行的形式中每个键值对或数组中的每个元素都单独生成一行的形式"> 3.2....当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。

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ETL工程师必看！超实用的任务优化与断点执行方案

() ：查找特定字符串在指定字符串中的位置 get_json_object()：从json串中抽取指定数据 regexp_extract()：抽取符合正则表达的指定字符 regexp_replace()...针对数据倾斜的情况，开发者们可通过代码层面进行修改，具体操作如下：使用group by方式替换count(distinct id ) 方式进行去重统计进行大小表关联时使用mapjoin操作或子查询操作...这里介绍一个实战中的例子，供读者参考： 4、慢执行器 “慢执行器”是指数据体量过于庞大时，Hive的底层计算逻辑已经无法快速遍历单一分区中的所有数据。...由于在同等资源的情况下，Spark进行数据遍历的效率远高于MapReduce；且Spark任务对资源的抢占程度远大于MapReduce任务，可在短时间内占用大量资源高效完成任务，之后快速释放资源，以提高整个集群任务的执行效率...函数一般单独放在整个工程的配置文件中，通过source的方式调用，具体函数定义如下： Hive、MySQL以及shell的执行函数比较简单，通过hive-e 或者eval的方式就可以直接执行。

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数据仓库实战 3

经过前面那么久的折腾，我们终于可以切入主题了，接下来我们用数仓分层的理论，在Hive中建立数据仓库。...ODS层启动Hive客户端，创建gmall数据库 [root@cdh2 ~]# hive 0: jdbc:hive2://cdh1.macro.com:2181,cdh2.macr> create...get_json_object(line,'$.extend1') extend1 from "$APP".ods_start_log where dt='$do_date'; " hive -e...------------------------------------------------------------- 502 rows affected (18.059 seconds) Hue中查看...string COMMENT 'gmail', `height_width` string COMMENT '屏幕宽高', `app_time` string COMMENT '客户端日志产生时的时间

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【硬刚大数据】从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇

hive-jdbc驱动包来访问spark-sql的thrift服务在项目pom文件中引入相关驱动包，跟访问mysql等jdbc数据源类似。...如果hive的元数据存储在mysql中，那么需要将mysql的连接驱动jar包如mysql-connector-java-5.1.12.jar放到$SPARK_HOME/lib/下，启动spark-sql...大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性： 1.Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS，过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力，会影响整个集群的稳定运行...在parquet里有独特的意义由于上面的原因，在将Hive metastore parquet转化为Spark SQL parquet时，需要兼容处理一下Hive和Parquet的schema，即需要对二者的结构进行一致化...），Spark SQL在处理Parquet表时，同样为了更好的性能，会缓存Parquet的元数据信息。

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常用Hive函数的学习和总结

方法1：和上一节一样，用数组方式 hive> select id, get_json_object(data, '$.store.fruit[0].weight'), get_json_object(data...第一个分隔符在K-V之间分割，第二个分隔符分割K-V本身 hive> select id, parse_url(data, 'PROTOCOL'), parse_url(data, 'HOST'), parse_url...想想一个用户的粉丝在各个地域的分布情况 1001 area1 5% 1001 area2 20% 1001 area3 25% 1001 area4 50% 2001...collect_set函数为我们加上了中括号和双引号，能不能去掉它们，我们来看下面的效果： hive> select id, concat_ws(',', collect_set(concat( area...area1:5%,area2:20%,area3:25%,area4:50% 2001 area1:20%,area2:50%,area3:30% #如果想变成map的格式，在此基础上可以再调用一下

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hive解析json

二、hive 解析 json 数据函数 1、get_json_object 语法：get_json_object(json_string, '$.key') 说明：解析json的字符串json_string...函数以分号作为分隔) as json) o; explode函数语法：explode(Array OR Map) 说明：explode()函数接收一个array或者map类型的数据作为输入，然后将array或map...里面的元素按照每行的形式输出，即将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行显示，也被称为列转行函数。...view 说明：lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的，能将一行数据拆分成多行数据，在此基础上可以对拆分的数据进行聚合，lateral view首先为原始表的每行调用...UDTF，UDTF会把一行拆分成一行或者多行，lateral view在把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。

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Hive在spark2.0.0启动时无法访问..libspark-assembly-*.jar: 没有那个文件或目录的解决办法

Note_Spark_Day08：Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎)

2021年大数据Spark（三十二）：SparkSQL的External DataSource

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flink sql 知其所以然（十八）：在 flink 中还能使用 hive udf？附源码

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