hivejson解析（hive解析多层json数组）

简介：

随着大数据时代的来临，数据处理和分析的需求不断增长，这时就需要一个高效的工具来方便数据处理和分析。Hive就是其中一种解决方案。Hive是一个数据仓库解决方案，它允许你通过SQL查询，将数据在Hadoop分布式存储系统的文件中进行存储和管理。

多级标题：

一、什么是HiveJson

二、HiveJson的使用

三、HiveJson解析方式

1. Serde解析

2. Manual解析

内容详细说明：

一、什么是HiveJson

HiveJson是Hive的一个数据序列格式，它将数据存储在JSON格式的文件中。由于JSON是一种轻量级的数据交换格式，所以HiveJson格式的数据非常适合在分布式系统中传输。

二、HiveJson的使用

HiveJson的使用非常简单，只需要在创建表的时候指定数据序列化和反序列化方式即可。下面是一个创建HiveJson格式数据表的例子：

CREATE TABLE users(

name STRING,

age INT,

address STRING

ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.JsonSerde'

STORED AS TEXTFILE;

在上面的例子中，我们创建了一个名为“users”的表，它有三个字段，分别是“name”、“age”和“address”。同时，我们指定了数据序列化和反序列化方式为JsonSerde，存储格式为“TEXTFILE”。

三、HiveJson解析方式

在Hive中，我们可以采用两种方式对HiveJson数据进行解析：Serde解析和Manual解析。

1. Serde解析

Serde是Hive中一种特殊的序列化和反序列化方式，它是一个抽象的概念，包含了对数据序列化和反序列化的所有过程。在使用JsonSerde对HiveJson数据进行操作时，它会自动将JSON格式的数据转换成Hive可以使用的数据类型。下面是一个Serde解析的例子：

SELECT name, age, address FROM users

WHERE age > 18;

在上面的例子中，我们通过SELECT语句来查询HiveJson格式数据中的“name”、“age”和“address”字段。同时，我们使用WHERE语句来过滤年龄大于18岁的数据。

2. Manual解析

Manual解析是采用程序代码来手动解析HiveJson格式数据的方式。通常情况下，一般采用Java程序来实现。下面是一个Manual解析的例子：

JSONObject jsonObj = new JSONObject(hiveJsonString);

String name = jsonObj.getString("name");

int age = jsonObj.getInt("age");

String address = jsonObj.getString("address");

在上面的例子中，我们通过JSONObject类将HiveJson格式数据转换成Java对象，并手动解析JSON数据，从而获取到各个字段的值。

总结：

HiveJson是Hive的一个数据序列化格式，它将数据存储在JSON格式的文件中。在处理HiveJson格式数据时，我们可以采用Serde解析和Manual解析两种方式。Serde解析是使用Hive内置的序列化和反序列化工具对HiveJson数据进行解析。Manual解析是采用程序代码手动解析HiveJson格式数据的方式。