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。
我们进行ETL(Extract-Transfer-Load) 过程中,经常会遇到从不同数据源获取的不同格式的数据,其中某些字段就是json格式,里面拼接了很多字段key和指标值value,今天讲一下如何解析出来相关数据。
json_tuple(json_object,'key1','key2','keyN')
背景:json格式存储数据在hdfs,然后建立外部表连接,使用presto查询。 但是发现presto并不能直接解析json,即使加入了jsonSerde的jar包也不行。
JSON是常用的数据编码格式,在从海量JSON格式字符串数据中解析出所需值常常是计算的性能瓶颈,在大数据实时离线场景尤为常见。本文阐述一种高效解析JSON的方案和实现,相比较于jackson,在公司场景应用中,性能平均提升50%+。
group查询就是分组查询,为什么要分组查询?因为我们想按某个维度进行统计。下面来看个图:
最近在公司做了几张报表,还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了(当时在广州休假了1个月多,在实习期间也没咋写过SQL),回到公司的第一个需求就是做报表。
最近在公司做了几张报表,还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了,回到公司的第一个需求就是做报表。
将Kafka中的数据消费到Hive可以通过以下简单而稳定的步骤来实现。这里假设的数据是以字符串格式存储在Kafka中的。
flink 提供了一个module的概念,使用户能扩展flink的内置对象,比如内置函数。这个功能是插件化的,用户可以方便的加载或者移除相应的module。
Hive支持索引(3.0版本之前),但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键。并且Hive索引提供的功能很有限,效率也并不高,因此Hive索引很少使用。
hive字符串函数 1. 字符串长度函数:length 语法: length(string A) 返回值: int 说明:返回字符串A的长度 举例:hive> select length('abcedfg') from lxw_dual; 7 2. 字符串反转函数:reverse 语法: reverse(string A) 返回值: string 说明:返回字符串A的反转结果 举例: hive> select reverse(abcedfg') from lxw_dual; gfdecba 3. 字符串连接
hive字符串函数 1. 字符串长度函数:length 语法: length(string A) 返回值: int 说明:返回字符串A的长度 举例:hive> select length('abcedfg') from lxw_dual; 7 2. 字符串反转函数:reverse 语法: reverse(string A) 返回值: string 说明:返回字符串A的反转结果 举例: hive> select reverse(abcedfg') from lxw_dual; gfdecba 3. 字符串连接函数:concat 语法: concat(string A, string B…) 返回值: string 说明:返回输入字符串连接后的结果,支持任意个输入字符串 举例: hive> select concat('abc','def','gh') from lxw_dual; abcdefgh 4. 带分隔符字符串连接函数:concat_ws 语法: concat_ws(string SEP, string A, string B…) 返回值: string 说明:返回输入字符串连接后的结果,SEP表示各个字符串间的分隔符 举例: hive> select concat_ws(',','abc','def','gh') from lxw_dual; abc,def,gh 5. 字符串截取函数:substr,substring 语法: substr(string A, int start),substring(string A, int start) 返回值: string 说明:返回字符串A从start位置到结尾的字符串 举例: hive> select substr('abcde',3) from lxw_dual; cde hive> select substring('abcde',3) from lxw_dual; cde hive> selectsubstr('abcde',-1) from lxw_dual; (和ORACLE相同) e 6. 字符串截取函数:substr,substring 语法: substr(string A, int start, int len),substring(string A, intstart, int len) 返回值: string 说明:返回字符串A从start位置开始,长度为len的字符串 举例: hive> select substr('abcde',3,2) from lxw_dual; cd hive> select substring('abcde',3,2) from lxw_dual; cd hive>select substring('abcde',-2,2) from lxw_dual; de 7. 字符串转大写函数:upper,ucase 语法: upper(string A) ucase(string A) 返回值: string 说明:返回字符串A的大写格式 举例: hive> select upper('abSEd') from lxw_dual; ABSED hive> select ucase('abSEd') from lxw_dual; ABSED 8. 字符串转小写函数:lower,lcase 语法: lower(string A) lcase(string A) 返回值: string 说明:返回字符串A的小写格式 举例: hive> select lower('abSEd') from lxw_dual; absed hive> select lcase('abSEd') from lxw_dual; absed 9. 去空格函数:trim 语法: trim(string A) 返回值: string 说明:去除字符串两边的空格 举例: hive> select trim(' abc ') from lxw_dual; abc 10. 左边去空格函数:ltrim 语法: ltrim(string A) 返回值: string 说明:去除字符串左边的空格 举例: hive> select ltrim(' abc ') from lxw_dual; abc 11. 右边去空格函数:rtrim 语法: rtrim(string A) 返回值: string 说明:去除字符串右边的空格 举例: hive> select rtrim(' abc ') from lxw_dual; abc 12. 正则表达式替换函数:regexp_replace 语法: regexp_replace(string A, string B, string C) 返回值: string 说明:将字符串A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。注意,在
2)ODS层要保存全部历史数据,故其压缩格式应选择压缩比较高的,此处选择gzip。
本文的开头,咱们正式给该系列取个名字了,就叫数据分析EPHS系列,EPHS分别是Excel、Python、Hive和SparkSQL的简称。本篇是该系列的第二篇,我们来讲一讲SparkSQL中DataFrame创建的相关知识。
Golang中自带的json包可以用来解析json数据,但是Golang自带的json解析是通过反射机制实现json数据的解析的,这样就造成了解析性能的底下,json包在解析本地配置文件的场景下使用的较多,但在一些高并发的场景下json就显得不足。
大家好!今天我要和大家分享的是Python数据采集中的一种重要技巧——抓取和解析JSON数据。在互联网时代,JSON成为了数据交换的常用格式,使用Python来采集和解析JSON数据是非常常见的任务,同时也是一项非常实用的技能。
当今互联网时代,JSON(JavaScript Object Notation)已成为一种广泛使用的数据交换格式。在Python中,我们经常需要处理JSON数据,包括解析JSON数据、创建JSON数据、以及进行JSON数据的操作和转换等。本文将为你分享一些在Python中处理JSON数据的常见问题与技巧,帮助你更好地应对JSON数据的处理任务。
JSON 对象保存在大括号内。就像在JavaScript中, 对象可以保存多个 键/值 对。Map对象保存键/值对,是键/值对的集合。任何值(对象或者原始值) 都可以作为一个键或一个值。Object结构提供了“字符串—值”的对应,Map结构提供了“值—值”的对应。
json解析 什么是JSON: JSON即JavaScript Object Natation, 它是一种轻量级的数据交换格式, 与XML一样, 是广泛被采用的客户端和服务端交互的解决方案. JSON对象: JSON中对象(Object)以"{"开始, 以"}"结束. 对象中的每一个item都是一个key-value对, 表现为"key:value"的形式, key-value对之间使用逗号分隔. 如:{"name":"coolxing", "age"=24, "male":true, "address":
阿里巴巴封装的FastJSON来转换JSON数组形式字符串 package com.zkn.newlearn.json; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import java.util.List; import java.util.Map; /** * 这里我用到的是第一种方式 */ public
JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,已经成为当今互联网应用中广泛使用的数据格式之一。Python提供了内置的模块来解析和创建JSON数据,使得在Python中处理JSON变得非常简单。本文将详细介绍Python对JSON的解析和创建过程,并提供示例代码来帮助大家更好地理解。
在Java中,处理JSON数据是一项常见任务。使用像Jackson或Gson这样的库来将JSON数据解析为Java对象时,有时会碰到JSON数据中包含Java类中不存在的属性的情况。在这种情况下,可以通过忽略这些未知属性来避免错误的发生。
JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (w3c制定的js规范)的一个子集,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率。
PHP具有内置函数解码JSON数据,这个功能是json_decode()函数。注:这个函数只适用于UTF-8代码的字符串数据。
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
在我们的Spring框架应用程序中,当尝试解析JSON消息时,出现了一个异常。具体异常信息如下所示:
在PHP编程开发中,JSON是一种非常常用的数据格式。它具有简单、轻量和易于解析的特点,非常适合用于数据交换和存储。当我们处理JSON数据时,经常需要解析嵌套的对象和数组,本文将介绍几种解析方法。
现在异构系统之间的数据交换多采用Json格式 .Net如何快捷地解析Json和将Object转换成json呢? 1.利用Newtonsoft解析Json字符串 在百度上查找资料,利用Newtonsoft解析Json多是把Json转换成某一特定的Object,这样的不便之处是有事需要特意为了解析该json而写一个class,对一些不规范的的Json,难以用Object来转换的,用他们的方法就不叫难行得通了。 如,需要对以下Json进行解析 { "total": 1, "rows": [
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把文件Load到Hive表中。这种方案的优点是实现简单,但是随着业务的发展,缺点也逐渐暴露出来:
随着智能手机的普及,天气预报应用成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。本文将指导你如何将天气预报查询API集成到手机上,无论是通过原生应用开发还是跨平台解决方案,都可以实现这一功能。我们将以原生Android应用开发为例,展示集成过程。
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!
我们在Python中经常使用json文件,下面将阐述如何解析json文件 我们需要引入json库 import json 首先使用load命令,解析json jsons = json.load(此处放置要解析的json变量) 接下来就可以直接使用jsons了,例如: abc=jsons["abc"] 数据编码: json.dumps()
由于浏览器可以迅速地解析JSON对象,它们有助于在客户端和服务器之间传输数据。本文将描述如何使用Python的JSON模块来传输和接收JSON数据。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 《hive学习笔记》系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是《hive学习笔记》系列的第七篇,前文熟悉了HiveQL的常用语句,接下来把常用的内置函数简单过一遍,分为以下几部分: 数学 字符 json处理 转换 日期 条件
众所周知,JSON是一种轻量级的数据格式,应用广泛。在C/C++应用中也常常作为配置文件或者数据的存储,因此JSON文件的生成和解析是必备知识。
在shell脚本中有时候需要解析json字段信息,但是一般简单的sed&awk都存在问题,比如多层json结构解析失败。本文介绍两种比较优秀的方法,各有优缺点 使用awk解析 方法简要说明: 是先查找一个字符串:带双引号的key。如果没找到,则直接返回defaultValue。 查找最近的冒号,找到后认为值的部分开始了,直到在层数上等于0时找到这3个字符:,}]。 如果有多个同名key,则依次全部打印(不论层级,只按出现顺序) getJsonValuesByAwk方法 ### 方法简要说明: ###
封面 大家好,我是谢伟,是一名程序员。 简书API:Jianshu-go 历史文章: 1.『简书API : jianshu 基于 golang (1)』 2.『简书API:jianshu 基于golang -- 用法介绍 (2)』 3. 『简书API:Goquery 用法讲解(3):视频版』 这是这个项目中使用到处理json 的用法讲解。 Json 是一种轻量级的数据交换格式。易于让人理解。在后端编写RestfulAPI 时,Response 通常是使用Json 格式的。 Golang 中默认解析json
之前程序是32位的,切到64位之后,一些隐藏的问题就暴露了。这不,一个由字节对齐导致的挂死问题就出来了。
第一步:首先导入KlaXon库,官网地址是:https://github.com/cbeust/klaxon 导入成功后我们将试着编译一个Json资源 创建Gradle 项目 导入包 repositories { jcenter() }
App要与服务器交互才能达到数据更新和获取资源 那么: 服务器返回客户端的数据,一般返回两种格式:JSON格式、XML格式 (文件下载除外)
这个星期真是太倒霉了,得了结石了,在医院打吊针吊了3天,重要的是那个痛啊,简直是太痛了。从这点我认识到了,身体是革命的本钱,以后不管干什么,保护好自己的身体才是最重要的。好了,不聊这些了,希望这黑色的星期快点过去,。关于U3D怎么读取JSON文件,怎么解析JSON。这里我用到的是
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