hive 数据仓库过滤 非法字符,不可见字符,乱码

本文介绍如何使用Hive SQL对服务器返回数据中的URL参数进行过滤,以解决乱码问题。通过将URL切割、排序并利用ASCII码判断,有效过滤了99%的脏字符串。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

接收到服务器端传回来的数据以后,入到了hive表当中,发现一些url 的传参是乱码的。这时候,需要进行过滤。

例如:

select uri from table limit 10;

 

在ascii 码表中,可见字符的范围是:32~126

 

利用这个思路,在写sql的时候步骤如下:

1、将url进行切割 例如: 

new-project?email-verification=true---> 切割成 tocharArray形式

2、对数组进行排序:

这里有三个小地方要注意

a. split的"" 默认是切割每个字符返回一个数组。

b. 切割后,有"" 这个总是有的。

c. 排序是按照ascii 码来排序的 

3、分别获取最大和最小的 那个元素 "" 除外

    sort_array(xxx)[length(uri)-1]      

    sort_array(xxx)[1]

4、 利用ascii 函数进行 解析字符,判断在 between 32  and 126 之间

 最后    

一句sql

select uri from table where yyyymmdd between '20181201' and '20181203'
and ascii(sort_array((split(uri,'')))[1]) between 32  and 126
and ascii(sort_array((split(uri,'')))[length(uri)-1]) between 32  and 126

反正我不太好使,结果仍然有一些乱码,我又加了一句

select uri from table where yyyymmdd between '20181201' and '20181203'
and ascii(sort_array((split(uri,'')))[1]) between 32  and 126
and ascii(sort_array((split(uri,'')))[length(uri)-1]) between 32  and 126
and ascii(sort_array((split(uri,'')))[length(uri)-1]) > 0

基本过滤了 99%的 脏 字符串了。 剩下的 1% ,没办法了。。

如果本文帮助了您,请点个赞。谢谢

有一些优化的瑕疵,可与留言,

<think>好的,我现在需要解决用户关于Hive表中存在非法字符的问题。用户想知道如何处理这些非法字符,特别是数据清洗的方法。让我先回忆一下Hive的数据处理流程和相关工具。 首先,Hive通常用于处理大规模数据,数据清洗是ETL过程中的重要环节。非法字符可能包括不可字符、特殊符号或者符合字段格式的内容,比如在字符串字段中出现换行符或者制表符,或者在数字字段中出现字母等。 根据引用[2],用户提到他们使用Hive的CASE语句和JOIN操作进行数据清洗,比如日期格式统一、缺失值填充和异常值处理。这可能意味着用户已经有一定的清洗经验,但需要针对非法字符的具体处理方法。 处理非法字符的常方法包括: 1. **使用Hive内置函数**:比如`regexp_replace`来替换或删除非法字符Hive支持正则表达式,可以用来匹配并替换需要的字符。 2. **自定义UDF(用户定义函数)**:如果内置函数够用,可以编写UDF来处理更复杂的清洗逻辑。 3. **数据导入前预处理**:在数据进入Hive之前,使用外部工具如Apache Spark或Python脚本进行清洗,这可能更高效。 4. **分区和列过滤**:根据引用[3],Hive的表结构包括分区,可能通过分区过滤减少需要处理的数据量,或者在查询时过滤掉含有非法字符的行。 5. **处理复杂数据类型**:如果数据是复杂类型如数组或结构体,可能需要展开后进行清洗,再重新组合。 接下来,需要考虑用户的实际场景。用户提到数据存储在Hive表中,可能已经存在非法字符,所以需要在查询时或通过ETL流程处理。例如,使用`regexp_replace`在查询时清理字段,或者在插入数据时进行清洗。 例如,假设有一个字段`content`包含换行符`\n`或制表符`\t`,可以使用: ```sql SELECT regexp_replace(content, '[\n\t]', '') AS cleaned_content FROM table; ``` 或者替换非字母数字字符: ```sql SELECT regexp_replace(content, '[^a-zA-Z0-9 ]', '') AS cleaned_content FROM table; ``` 另外,引用[2]中的CASE语句可能用于条件替换,比如当某个字段包含非法字符时,替换为默认值。 如果非法字符出现在分区键中,可能需要更谨慎处理,因为分区键是文件路径的一部分,Hive可能无法正确读取。这种情况下,可能需要在数据导入前处理分区键的合法性。 此外,用户可能需要处理同数据类型的非法字符,比如日期字段中的非法格式。例如,使用`CASE`语句检查日期是否有效: ```sql SELECT CASE WHEN date_col RLIKE '^\d{4}-\d{2}-\d{2}$' THEN date_col ELSE NULL END AS cleaned_date FROM table; ``` 对于更复杂的情况,比如JSON数据中的非法字符,可能需要结合`get_json_object`和正则表达式来提取有效部分。 还需要考虑性能问题,特别是在处理大数据量时。使用Hive的矢量化操作(如引用[1]提到的矢量化受益操作)可能提升性能,但正则表达式可能较慢,需要评估是否在预处理阶段处理更合适。 总结可能的步骤: 1. 识别非法字符的模式,确定需要清除或替换的字符集。 2. 使用Hive的`regexp_replace`或`translate`函数进行清洗。 3. 对于复杂情况,编写UDF处理。 4. 在数据导入阶段进行预处理,避免非法字符进入Hive表。 5. 结合分区和过滤,减少处理的数据量。 6. 验证清洗后的数据,确保数据质量。 可能遇到的问题包括正则表达式的性能开销、UDF的维护成本,以及处理字符编码的问题。需要根据具体情况选择合适的方法,并在处理前后进行数据校验。</think>### 处理Hive表中非法字符的方法 #### 1. **使用正则表达式清洗数据** Hive内置的`regexp_replace`函数可通过正则表达式匹配并替换非法字符。例如,清除字段中的换行符、制表符或其他特殊符号: ```sql SELECT regexp_replace(content, '[\\x00-\\x1F\\x7F]', '') AS cleaned_content -- 删除控制字符 FROM table; ``` 若需保留字母、数字和空格,可替换非目标字符: ```sql SELECT regexp_replace(content, '[^a-zA-Z0-9 ]', '') AS cleaned_content FROM table; ``` #### 2. **条件替换与默认值填充** 结合`CASE`语句对非法值进行逻辑判断,例如处理日期字段中的非法格式[^2]: ```sql SELECT CASE WHEN date_col RLIKE '^\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}$' THEN date_col ELSE '1970-01-01' -- 替换为默认值 END AS cleaned_date FROM table; ``` #### 3. **自定义UDF处理复杂场景** 若内置函数无法满足需求,可编写UDF实现定制化清洗逻辑。例如,处理包含嵌套结构的非法字符: ```java // 示例UDF:清除字符串中所有非打印字符 public class CleanInvalidChars extends UDF { public String evaluate(String input) { return input.replaceAll("[\\p{Cntrl}&&[^\n\t]]", ""); } } ``` 注册UDF后,在查询中调用: ```sql ADD JAR /path/to/udf.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION clean_chars AS 'com.example.CleanInvalidChars'; SELECT clean_chars(content) FROM table; ``` #### 4. **数据导入前预处理** 在数据进入Hive前,通过外部工具(如Spark或Python)进行清洗,避免非法字符入库。例如,使用PySpark清洗: ```python df = spark.read.csv("input.csv") df_clean = df.withColumn("content", regexp_replace(col("content"), "[\x00-\x1F\x7F]", "")) df_clean.write.format("hive").saveAsTable("cleaned_table") ``` #### 5. **分区过滤与列裁剪** 利用Hive的分区特性(引用[3])缩小处理范围,提升效率: ```sql SELECT content FROM partitioned_table WHERE dt = '2023-10-01' -- 仅处理特定分区 AND regexp_replace(content, '[^a-zA-Z]', '') != ''; ``` #### 6. **处理复杂数据类型** 若字段为数组或映射类型,需先展开结构再清洗: ```sql SELECT id, clean(element) AS cleaned_element -- clean为清洗函数 FROM table LATERAL VIEW EXPLODE(array_col) tmp AS element; ``` ### 性能优化建议 - **矢量化操作**:优先使用Hive内置函数(如`regexp_replace`),这些操作通常已优化,比逐行处理的UDF更高效[^1]。 - **数据抽样验证**:清洗后通过`TABLESAMPLE`检查数据质量: ```sql SELECT * FROM cleaned_table TABLESAMPLE(10 ROWS); ```
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值