本文正在参加「技术专题19期漫谈数据库技术」活动

前言

JSON文件存储格式十分常见，在各个数据库中以及业务场景都有关于该文件的处理方式。但是有时候处理JSON文件在不同的数据库处理方法也不同，掌握一些高效的函数可以大大简化我们处理JSON数据格式的效率。面对一些复杂的存储形式，例如JSON数组存储这种就必须采取一定的处理方式，下面是处理HiveSQL解析JSON数据的函数与方法。

一、JSON数据

君欲擅其器，必先练其力。我们要对JSON文件有个熟悉的认知。 JSON是一个标记符的序列。这套标记符包含六个构造字符、字符串、数字和三个字面名。

JSON是一个序列化的对象或数组

数据为键 / 值 (name/value）对；
数据由逗号(,)分隔；
大括号保存对象（object）；
方括号保存数组（Array）；

值可以是对象、数组、数字、字符串或者三个字面值(false、null、true)中的一个。值中的字面值中的英文必须使用小写。

如：

"code":"100" 对象由花括号括起来的逗号分割的成员构成，成员是字符串键和上文所述的值由逗号分割的键值对组成:

｛“code”:20,"type":"mysql"｝

数组是由方括号括起来的一组值构成: "datesource":[
{"code":"20", "type":"mysql"},
{"code":"20", "type":"mysql"},
{"code":"20", "type":"mysql"}
]

二、Hive解析函数

以我们经常存储的JSON文件为实例去展示操作：

{"level":"2","time":1650973942596,"type":"0"} HiveSQL自带两个函数可以处理JSON文件，但是一次只能处理一个JSON文件。

1.get_json_object

get_json_object的基础语法格式为

get_json_object(json_string, '$.key')

功能：解析json的字符串json_string,返回key指定的内容。如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。这个函数每次只能返回一个数据项。

SELECT 
GET_JSON_OBJECT('{"level":"2","time":1650973942596,"type":"0"}','$.level' ) as level ;

如果要解析JSON的所有字段可以多写几条：

SELECT 
GET_JSON_OBJECT('{"level":"2","time":1650973942596,"type":"0"}','$.level' ) as level,
GET_JSON_OBJECT('{"level":"2","time":1650973942596,"type":"0"}','$.time' ) as times,
GET_JSON_OBJECT('{"level":"2","time":1650973942596,"type":"0"}','$.type' ) as types;

2.json_tuple

为了解决get_json_object一次解析不了整个JSON文件的问题，我们就有了json_tuple这个函数，一条便能处理一条JSON数据，基础语法为：

json_tuple(json_string, k1, k2 ...)

解析json的字符串json_string,可指定多个json数据中的key，返回对应的value。如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。

 
SELECT 
json_tuple('{"level":"2","time":1650973942596,"type":"0"}','level','time','type') as (level,times,types);

但是以上这两个函数都无法处理JSON数组，需要我们使用正则替换和explode函数清洗出每条独立的JSON数据才能处理。

3.explode

explode的基础语法为：

explode(Array OR Map)

功能：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。

SELECT explode(array(
'
{"level":"2","time":1650973942596,"type":"0"}',
'{"level":"1","time":1650973942597,"type":"1"}',
'{"level":"3","time":1650973942598,"type":"2"}
'
))

select explode(map('level',1,'time',1650973942596,'type',0))

4.regexp_replace

regexp_replace就好比python里面的sub()匹配之后替换：

基础语法：

regexp_replace(string A, string B, string C)

功能：将字符串A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。

select REGEXP_REPLACE('{"level":"2","time":1650973942596,"type":"0"}','2','1');

三、Hive解析JSON数组

我们先拿到一组JSON数组：

` [{"level":"2","time":1650973942596,"type":"0"},

{"level":"1","time":1650973942597,"type":"1"},

{"level":"3","time":1650973942598,"type":"2"}] ` 我们想要把他们转换为一下格式，变成一下这种形式：

第一步：

第一步我们要将数组外面的,给替换掉，以免后续我们按；划分展开。

SELECT 
		REGEXP_REPLACE('[{"level":"2","time":1650973942596,"type":"0"},{"level":"1","time":1650973942597,"type":"1"},{"level":"3","time":1650973942598,"type":"2"}]','\\}\\,\\{','\\}\\;\\{')

第二步：

将数组两边的[]给去掉：

select
REGEXP_REPLACE( 
		REGEXP_REPLACE('[{"level":"2","time":1650973942596,"type":"0"},{"level":"1","time":1650973942597,"type":"1"},{"level":"3","time":1650973942598,"type":"2"}]','\\}\\,\\{','\\}\\;\\{')
		,'\\[|\\]','')

第三步：

按分号我们进行划分：

SELECT 
		split(
		REGEXP_REPLACE( 
		REGEXP_REPLACE('[{"level":"2","time":1650973942596,"type":"0"},{"level":"1","time":1650973942597,"type":"1"},{"level":"3","time":1650973942598,"type":"2"}]','\\}\\,\\{','\\}\\;\\{')
		,'\\[|\\]','')
		,'\\;')

第四步：

之后我们便可以使用explode进行平铺了：

select 
		explode(
		split(
		REGEXP_REPLACE( 
		REGEXP_REPLACE('[{"level":"2","time":1650973942596,"type":"0"},{"level":"1","time":1650973942597,"type":"1"},{"level":"3","time":1650973942598,"type":"2"}]','\\}\\,\\{','\\}\\;\\{')
		,'\\[|\\]','')
		,'\\;')
		)

第五步：

最后在此表的基础之上我们再使用get_json_object或者json_tuple函数就好了：

SELECT 
			GET_JSON_OBJECT(track,'$.level') as level,
			GET_JSON_OBJECT(track,'$.time') as times,
			GET_JSON_OBJECT(track,'$.type') as types
		from (
		select 
		explode(
		split(
		REGEXP_REPLACE( 
		REGEXP_REPLACE('[{"level":"2","time":1650973942596,"type":"0"},{"level":"1","time":1650973942597,"type":"1"},{"level":"3","time":1650973942598,"type":"2"}]','\\}\\,\\{','\\}\\;\\{')
		,'\\[|\\]','')
		,'\\;')
		)track )track

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以上就是本期全部内容。我是fanstuck ，有问题大家随时留言讨论，我们下期见。

一文速学-HiveSQL解析JSON数据详解+代码实战

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