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

C#从网页不传参数 接收json数据 public String GetHtmlFromUrl(String url) { //Response.Write(url); //Response.End(); String strRet = null; if (url == null || url.Trim().ToString() == "") { return strRet; } String targeturl = url.Trim().ToString(); try { HttpW

-- hive中解析json数组 select t1.status ,substr(ss.col,,) as col ,t3.evcId ,t3.evcLicense ,t3.evcAddress ,t3.modelName from ( select get_json_object(json,"$.status") as status ,split( regexp_replace( regexp_extract( get_json_object(json,"$.data&q

java解析多层嵌套json字符串    

我们都知道,Hive 内部提供了大量的内置函数用于处理各种类型的需求,参见官方文档:Hive Operators and User-Defined Functions (UDFs).我们从这些内置的 UDF 可以看到两个用于解析 Json 的函数:get_json_object 和 json_tuple.用过这两个函数的同学肯定知道,其职能解析最普通的 Json 字符串,如下: hive (default)>  SELECT get_json_object('{"website"

在hive中会有很多数据是用json格式来存储的,而我们用数据的时候又必须要将json格式的数据解析成为正常的数据,今天我们就来聊聊hive中是如何解析json数据的. 下面这张表就是json格式的表,我们以这张表为例来解析json select * from ff_sa.sa06_ff_b1_session_olg where etl_tx_dt = 20190617 查询结果: 取字段:(重点来了!!!) 1.取单个json字段: get_json_object(STRING json_st

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

1. jsonpath介绍用来解析多层嵌套的json数据;JsonPath 是一种信息抽取类库,是从JSON文档中抽取指定信息的工具,提供多种语言实现版本,包括:Javascript, Python, PHP 和 Java. 使用方法如: import jsonpathres=jsonpath.jsonpath(dic_name,'$..key_name')#嵌套n层也能取到所有key_name信息,其中:"$"表示最外层的{},".."表示模糊匹配,当传入不存在的

(1)解析json中的单个属性  get_json_object(json_str,’$.xxx’/‘$[xxx]’) get_json_object函数第一个参数填写json对象变量(string),第二个参数使用$表示json变量标识,然后用 . 或 [] 读取对象或数组 示例: table.property {"tag_id":"448","tag_type":"custom_point"} 访问property里的ta

1. 数据源信息 {"student": {"name":"king","age":11,"sex":"M"},"sub_score":[{"subject":"语文","score":80},{"subject":"数学","score":80},

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"} {

参考原文:http://blog.csdn.net/xukai871105/article/details/33013455 JSON(JavaScriptObject Notation)是一种轻量级的数据交换格式.它基于JavaScript的一个子集.JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯.这些特性使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. cJSON结构体: typedefstruct cJSON { structcJSO

欲成为海洋大师,必知晓海中每一滴水的真名. 刚开始只是想找一个转换JSON数组的方法,结果在MSDN翻到一大把. 搜索过程中免不了碰到一大堆名词:WCF => DataContract => DataMember => DataContractJsonSerializer,然后就是不停的引入命名空间. 这一段经历,立即让我就联想到了上面引用的这句存在于某小说里面巫师的话语.静态语言真有点令人抓狂,不停的做准备,然后才可能开始工作. 对比 .NET下几种常见的解析JSON方法 主要类 命名

C# 解析 json JSON(全称为JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.它是基于JavaScript语法标准的一个子集. JSON采用完全独立于语言的文本格式,可以很容易在各种网络.平台和程序之间传输.JSON的语法很简单,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成. JSON与XML的比较◆可读性 JSON和XML的可读性相比较而言,由于XML提供辅助的标签,更加适合人阅读和理解.◆文件大小与传输 XML允许使用方便的标签,所以文件尺寸是要比J

这篇文章主要介绍了使用Python解析JSON数据的基本方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下:     -----------------------------------------------------------------   Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Pyth

Delphi XE5带了system.json单元,原生提供了json支持类.下面是解析json用法说明: 最简单的JSON大致像这样 { "date":"周二(今天, 实时:12℃)", "dayPictureUrl":"http://api.map.baidu.com/images/weather/day/duoyun.png", "nightPictureUrl":"http://api.m

我们先以解析上例中的comments对象的JSON数据为例,然后再小结jQuery中解析JSON数据的方法. 上例中得到的JSON数据如下,是一个嵌套JSON: {"comments":[{"content":"很不错嘛","id":1,"nickname":"纳尼"},{"content":"哟西哟西","id":2,&quo

使用 dynamic 标记解析JSON字符串  http://www.cnblogs.com/taotaodetuer/p/4171327.html 1 string jsonStr = "{\"data\": {\"ssoToken\": \"70abd3d8a6654ff189c482fc4842468c\",\"account\":\"admin\",\"userType\&quo

JSON简介 JSON(全称为JavaScript ObjectNotation) 是一种轻量级的数据交换格式.它是基于JavaScript语法标准的一个子集.JSON采用完全独立于语言的文本格式,可以很容易在各种网络.平台和程序之间传输.JSON的语法很简单,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成. JSON与XML的比较 ◆可读性 JSON和XML的可读性相比较而言,由于XML提供辅助的标签,更加适合人阅读和理解. ◆文件大小与传输 XML允许使用方便的标签,所以文件尺寸是要比JSON大

JSON(全称为JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.它是基于JavaScript语法标准的一个子集. JSON采用完全独立于语言的文本格式,可以很容易在各种网络.平台和程序之间传输.JSON的语法很简单,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成. JSON与XML的比较◆可读性 JSON和XML的可读性相比较而言,由于XML提供辅助的标签,更加适合人阅读和理解.◆文件大小与传输 XML允许使用方便的标签,所以文件尺寸是要比JSON大的.而且JSO