在hive中对于json的数据格式,可以使用get_json_object或json_tuple先解析然后查询. 也可以直接在hive中创建json格式的表结构,这样就可以直接查询,实战如下(hive-2.3.0版本): 1. 准备数据源 将以下内容保存为test.txt {"student":{"name":"king","age":11,"sex":"M"},"class&

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"} {

Groovy 类和JSON之间的相互转换,主要在groovy.json包下面 1. JsonSlurper JsonSlurper 这个类用于转换JSON文本或从Groovy 数据结构中读取内容例如map.list和一些基本的数据类型如Integer, Double, Boolean和String. 这个类有一系列重载的Parse的方法和一些指定特殊的方法,例如parseText,parseFile..下一个离职我们将以parseText使用为例,将JSON 字符串转换为list 和map对象.

调用wcf public ActionResult Index() { ViewBag.Message = "修改此模板以快速启动你的 ASP.NET MVC 应用程序."; WCFTestClient wcf=new WCFTestClient();//这里在实际中替换成对应的部署对象 ViewBag.data = wcf.DoWork("某某用户"); string info= wcf.JsonData("生物","男",

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, ''), '"}')

//生成json文件 - (void)onjson { //    如果数组或者字典中存储了  NSString, NSNumber, NSArray, NSDictionary, or NSNull 之外的其他对象,就不能直接保存成文件了.也不能序列化成 JSON 数据. NSDictionary *dict = @{@"name" : @"me", @"do" : @"something", @"with&quo

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

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

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

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    

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

JSON是一种与开发语言无关的轻量级的数据格式(JavaScript Object Notation) 优点:易于阅读和编写,易于程序解析和生产 JSON数据格式中没有日期及时间的数据格式的.一般直接用字符串来表示.数值也不区分浮点点之类的. JSON数据个数中一般含有的类型包括:数组.string.number.true.false.null JSON数据中是没有办法通过//添加注释的..可以添加一个key为comment来添加注释. JSON示例: { key1:value1; key2:v

(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/

JSON: JSON-JSON (JavaScript 对象标记) 编码/解码 简介: use JSON; # imports encode_json, decode_json, to_json and from_json. ##简单和快速接口(期望/生产 UTF-8) $utf8_encoded_json_text = encode_json $perl_hash_or_arrayref; $perl_hash_or_arrayref = decode_json $utf8_encoded_j

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

一.参考我之前的博客,Delphi可以很方便的把类和结构体转换成JSON数据,但是数据量大了,就会非常之慢,1万条数据需要20秒左右.如果引用Serializers单元,那么100万数据只需要4秒左右,每秒处理20万+,速度还是很快的. 二.写一个简单的类 TPeople = class private FName: string; FScore: Integer; FAge: TDateTime; public property Name: string read FName write FN

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

当我们生产者生产json 文件的时候   消费时用JSON读文件时,如下: val values = kafkardd.map(t=>JSON.parseObject(t._2)) 如果发生以下错误:  Job aborted due to stage failure: Task 1 in stage 0.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 1.0 in stage 0.0 (TID 1, localhost, executor dr