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_numb

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. 本文首发于公众号[五分钟学大数据] Hive自带的json解析函数 1. get_json_object 语法:get_json_object(json_string, '$.key') 说明:解析json的字符串json_string,返回path指定的内容.如果输入的jso

1.说明 hive默认使用分隔符如空格,分号,"|",制表符\t来格式化数据记录,对于复杂数据类型如json,nginx日志等,就没有办法拆分了,这时候需要更加强大的SerDe来处理复杂数据, 如使用JsonSerDe或者使用正则表达式RegSerDe来处理. 2.下载jar包 json-serde-1.3.8-jar-with-dependencies.jar: http://www.congiu.net/hive-json-serde/1.3.8/hdp23/json-serde-

一.数据准备 现准备原始json数据(test.json)如下: {"movie":"1193","rate":"5","timeStamp":"978300760","uid":"1"} {"movie":"661","rate":"3","timeStam

Json 格式的数据处理 Json 数据格式是我们比较常用的的一种数据格式,例如埋点数据.业务端的数据.前后端调用都采用的是这种数据格式,所以我们很有必要学习一下这种数据格式的处理方法 准备数据 cat json.data {"movie":"1193","rate":"5","timeStamp":"978300760","uid":"1"} {

目前没发现有什么方便的函数可以直接使用,只能使用concat来手工拼接. 注意将null的字段值转为空,使用nvl函数 如果将hql语句写在script.q文件里面如下: select concat('{"data_dt":"',a.data_dt, '","user":"',NVL(a.`user`, ''), '","click":"',NVL(a.click, ''), '"}')

背景   JSON是一种轻量级的数据格式,结构灵活,支持嵌套,非常易于人的阅读和编写,而且主流的编程语言都提供相应的框架或类库支持与JSON数据的交互,因此大量的系统使用JSON作为日志存储格式.   使用Hive分析数据(均指文本)之前,首先需要为待分析的数据建立一张数据表,然后才可以使用Hive SQL分析这张数据表的数据.这就涉及到我们如何把一行文本数据映射为数据表的列,常规的方式有两种:   (1)分隔符     (2)正则表达式     但是Hive本身并没有针对JSON数据的解析提供

1. null值处理,子串,拼接,类型转换 (1) 空字段赋值(null值处理) 当表中的某个字段为null时,比如奖金,当你要统计一个人的总工资时,字段为null的值就无法处理,这个时候就可以使用NVL函数 NVL:给值为NULL的数据赋值,它的格式是NVL( string1, replace_with).它的功能是如果string1为NULL,则NVL函数返回replace_with的值,否则返回string1的值,如果两个参数都为NULL ,则返回NULL. 例: 创建dept表,并导入数

(一)hadoop 相关安装部署 1.hadoop在windows cygwin下的部署: http://lib.open-open.com/view/1333428291655 http://blog.csdn.net/ruby97/article/details/7423088 http://blog.csdn.net/savechina/article/details/5656937 2.hadoop 伪分布式安装: http://www.thegeekstuff.com/2012/02/

Spring中处理JSON请求通常使用@RequestBody和@ResponseBody注解,针对JSON请求加解密和过滤字符串,Spring提供了RequestBodyAdvice和ResponseBodyAdvice两个接口 具体使用 1.解密: import com.hive.util.AESOperator; import org.apache.commons.io.IOUtils; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFac

转自:http://www.cnblogs.com/zzjhn/p/3855566.html (一)hadoop 相关安装部署 1.hadoop在windows cygwin下的部署: http://lib.open-open.com/view/1333428291655 http://blog.csdn.net/ruby97/article/details/7423088 http://blog.csdn.net/savechina/article/details/5656937 2.hado

1.日期格式转换(将yyyymmdd转换为yyyy-mm-dd) select from_unixtime(unix_timestamp('20180905','yyyymmdd'),'yyyy-mm-dd') 2..hive去掉字段中除字母和数字外的其它字符 select regexp_replace(a, '[^0-9a-zA-Z]', '') from tbl_name 3.hive解析json字段 content字段存储json {"score":"100"

Hive是基于Hadoop的ETL工具和数据仓库. 结构化数据 结构化数据就像RDBMS hive> create table structured_table(id int, name string) > row format delimited > fields terminated by ',' > location '/yandufeng/structured_table'; OK Time taken: 0.209 seconds hive> load data l

Spark与Hadoop的对比   Scala是Spark的主要编程语言,但Spark还支持Java.Python.R作为编程语言 Hadoop的编程语言是Java    

1. Hive文件与记录格式 Create table 有多种用法,例如STORED AS SEQUENCEFILE, ROW FORMAT DELIMITED, SERDE, INPUTFORMAT, OUTPUTFORMAT 这些语法. 某些语法是其他语法的快捷用法,例如: 语法 STORED AS SEQUENCEFILE 的替代方式是:指定INPUTFORMAT 为 org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat,并指定 OUTPUTFO

数仓特征:面向主题,集成,非易失的,时变.数据仓库是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源.为了决策需要而产生的,不是所谓的"大型数据库".   数据库与数据仓库的区别(OLTP 与 OLAP 的区别) 操作型处理,叫联机事务处理 OLTP(On-Line Transaction Processing,),也可以称面向交易的处理系统,它是针对具体业务在数据库联机的日常操作,通常对少数记录进行查询.修改.用户较为关心操作的响应时间.数据的安全性.完整性和并发支持的用户数等问

1. hive内部表和外部表的区别 未被external修饰的是内部表,被external修饰的为外部表. 区别: 内部表数据由Hive自身管理,外部表数据由HDFS管理: 内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir(默认:/user/hive/warehouse),外部表数据的存储位置由自己制定(如果没有LOCATION,Hive将在HDFS上的/user/hive/warehouse文件夹下以外部表的表名创建一个文件夹,并将属于这个表的数据存放在这里):

Spark学习笔记 Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面

http://ju.outofmemory.cn/entry/237491 Overview 最近一段时间都在搞集群迁移.最早公司的hadoop数据集群实在阿里云上的,机器不多,大概4台的样子,据说每个月要花7000多.从成本的角度,公司采购了4台2手服务器(E5-2420 v2 * 2+96G内存)在办公室自己搭数据集群.虽然说机房条件艰苦,没空调就算了,还有暖气呢,但是机器还是挺不错的,比阿里云32G的的机器强多了,4台大概2万,还不够阿里云烧3个月的,理论上只要能用3个月就已经很划算了.

1.hbase相同的rowkey里存在多条记录问题的调研解决方案 VERSIONS => 3,Hbase version 最多插入三条记录 将一个集群hbase中表 "VerticalDataTable" 数据插入另一张表时遇到问题,本来有十几个版本,但是只插入了3个版本(还是可以插入成功) 搜索后发现是因为在建表的时候,VERSIONS => 3默认为3, VERSIONS是跟columnfamily相关的所以需要修改表的VERSIONS 属性 alter table {