使用Hive自定义UDF和UDTF解析JSON数组

最新推荐文章于 2024-11-19 15:58:54 发布

代码幻想花园

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本文介绍了如何在Hive中利用自定义UDF和UDTF处理JSON数组数据。通过创建Java类，实现了从JSON数组中提取特定值的UDF，并展示了如何编译、注册及使用该函数。同时，还讲解了如何编写UDTF来生成表，以解析和展示JSON数组内容。

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使用Hive自定义UDF和UDTF解析JSON数组

在Hive中，我们经常需要处理包含JSON数组的数据。这些数组可以包含各种复杂的结构和数据类型。为了更好地处理这些数据，我们可以使用自定义UDF（User-Defined Function）和UDTF（User-Defined Table-Generating Function）来解析JSON数组。在本文中，我将详细介绍如何使用Hive编写自定义UDF和UDTF来解析JSON数组。

1. UDF解析JSON数组

UDF是一种函数，它接受一个或多个输入参数，并返回一个值作为输出。我们可以编写一个UDF来解析JSON数组中的内容并返回所需的结果。

首先，我们需要创建一个Java类来实现我们的UDF。以下是一个示例代码：

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.

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hive 自定义udf udtf实现解析json数组

yy的博客

03-31

349

hive udf udtf

Hive UDF、UDAF和UDTF函数详解

JustinMars的博客

09-04

943

在 Hive 中，可以编写和使用不同类型的自定义函数，包括 UDF（User-Defined Functions）、UDAF（User-Defined Aggregate Functions）和 UDTF（User-Defined Table Functions）。

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hive中UDF开发：解析json对象和解析json数组对象

weixin_39471936的博客

03-08

785

　　查阅hive的UDF函数指南可知，虽然udf中...

flink自定义udf函数解析json数据—类似json_value函数

diyicedaan的专栏

01-14

1193

在flink的计算中，需要预定义udf函数解析kafka的json数据，本文使用java编写flink udf函数实现解析json功能，该类需要继承ScalarFunction,并使用fastjson库。要在Flink中使用这个自定义的ScalarFunction，可以在SQL查询或Table API中注册它，并在表达式中使用它。函数对输入表中的JSON字符串进行解析，提取指定字段的值。方法从JSONObject中获取指定字段的值，并将其返回。在上面的示例中，我们创建了一个名为。然后，我们注册了自定义的。

UDF解析json

weixin_39471936的博客

03-08

769

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。本文描述了HIve的一些基本操作，如有错误之处还请指出。常用语法 #显示相关...

如何用Java和Scala编写Hive的UDF函数：解析Json字符串

Zero小猿的博客

03-27

1757

UDF函数主要解析存储在Hive中Json格式字符串的，通过参数控制输出Json串的所有的key值或者value值。--UDF函数参数 analyse_hive_json(jsonObj , resultType , splitType) jsonObj String类型，json格式字符串resultType Int 类型，返回结果类型， 0 表示返回 key 串， 1 表示返回 value 串。

Hive自定义UDF函数

weixin_43597208的博客

11-19

886

UDF全称：User-Defined Functions，即用户自定义函数，在Hive SQL编译成MapReduce任务时，执行java方法，类似于像MapReduce执行过程中加入一个插件，方便扩展。1.编写UDF函数，UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF，UDTF继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF，UDAF使用比较少，这里先不讲解；

数仓之hive自定义UDTF函数详解

weixin_44604159的博客

11-30

2943

自定义UDTF函数

用HIVE中的UDAF实现JSON字符串组装

zhangxiong0301的专栏

06-10

984

最近有个需求，需要把一个用户的应用使用情况组装成一个GSON字符串，通过UDAF实现了这一功能。具体来说：一张表如下： meid app usecnt usetime meid1 com.yulong.x 1 2 meid1 com.baidu.x 2 5 meid2 com.tencent.x 3 8 最终要把同一个用户...

Hive-JSON-Array-UDF:一个UDF从嵌套的JSON数组中检索元素，并作为HiveQL数组返回

05-19

Hive嵌套JSON Arrray UDF 此UDF接收“ JSON字符串”和JSON数组的路径，并收集此路径指定的所有元素（也处理嵌套的JSON数组）。例子：假设此JSON在某些表的行中： { " request " : { " user " : " Mario " , " location " : " His house. " , " siblings " : [ " Luigi " ], " countries " : [ { " name " : " USA " , " regions " : [ " California " , " New York " , " Washington " ] }, { " name " : " Japan " , " regions " : [ " Tokyo " ,

hive使用自定义UDF处理json数据数组

weixin_46267444的博客

09-25

1103

前期准备部分测试数据 user1;18;male;{"id": 1,"ids": [101,102,103],"total_number": 3} user2;20;female;{"id": 2,"ids": [201,202,203,204],"total_number": 4} user3;23;male;{"id": 3,"ids": [301,302,303,304,305],"total_number": 5} user4;17;male;{"id": 4,"ids": [401,402

MySQL存储过程中处理数组 UDF代码分享

cq377078944的博客

12-01

200

在存储过程中，传入的参数经常可能会有数组，而mysql没有自带处理数组的方法或函数。需求是这样的：传入数组形如：【aaa|bbb|ccc】返回值形如：【aaa】、【bbb】、【ccc】自己写了一个自定...

解析Json函数UDTF函数1

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03-04

388

【代码】解析Json函数UDF函数1。

hive对json数据处理的三种方式

m0_37135879的博客

12-18

7640

数据背景 hive (ods)> select * from jsont1; OK jsont1.username jsont1.age jsont1.sex jsont1.json user1 18 male {"id":1,"ids":[101,102,103],"total_number":3} user2 28 female {"id":2,"ids":[201,202,203],"total_number":3} user3 38 male {"id":3,"ids":[301,302,30

kepler利用udtf将json多行输出

Apollo的博客

05-14

520

前言接到了一个实时计算的需求，大致是一个流式计算，需要将DRC提取到的变更数据进行过滤与数据处理后落库。之前也没有接触过大数据，因此对阿里的kepler进行了学习，在此总结。流式计算在日常生活中，我们通常会先把数据存储在一张表中，然后再进行加工、分析，这里就涉及到一个时效性的问题。如果我们处理以年、月为单位的级别的数据，那么多数据的实时性要求并不高；但如果我们处理的是以天、小时，甚至分钟为单位的数据，那么对数据的时效性要求就比较高。在第二种场景下，如果我们仍旧采用传统的数据处理方式，统一收集数据，存储

odps编写UDF 利用Gson提取JSON

iamiman的博客

03-14

4683

利用阿里云ODPS平台解析json字符串。需要导入官方的MAVEN骨架，使用GSON包编写UDF，从json字符串中提取对象属性，计算所有对象属性的均值和方差，并且解决unterminated object问题。

13 ，自定义函数( UDF)，解析 json ，json_tupple

孙砚秋的博客

07-11

1244

1 ，原始数据：rating.json {"id":"1193","rate":"5","timeStamp","978300760"} {"id":"1196","rate":"4","timeStamp","972300760"} {"id":"1192","rate":"2","timeStamp","975300760"} {"id":"1123","rate":"6","timeSta...

spark sql udf 解析json数据表的嵌套数组

baiyangfu的专栏

12-15

7367

使用spark sql 的时候，加载json数据作为表的基础数据。发现其中的json数据中有些字段对应的是一个嵌套数组： {“schema1”:"hello"，“schema2” : [ {"a":1"，"b":"11"}, {“a”:"2","b":"22"}…… ] 将json数据加载到spark sql 中： val sqlContext = new org.apache.spark.

hive中 自定义函数udf和udtf

最新发布

07-25

### ### Hive 自定义函数 UDF 和 UDTF 的实现方法及使用方式 Hive 提供了用户自定义函数（UDF）和用户自定义表生成函数（UDTF）的功能，允许用户通过 Java 编写扩展 HiveQL 的能力。UDF 支持一对一的数据转换，而 UDTF 支持一对多或多对多的数据转换。 #### UDF 的实现与使用 UDF 是最基础的自定义函数类型，用于实现单输入单输出的转换逻辑。例如，可以定义一个 UDF 来计算两个数的最小值： ```java public class Min extends UDF { public Double evaluate(Double a, Double b) { if (a == null) a = 0.0; if (b == null) b = 0.0; return a >= b ? b : a; } } ``` 编写完成后，需要将代码打包成 JAR 文件，并在 Hive 会话中加载该 JAR，然后创建临时函数： ```sql ADD JAR /run/jar/udf_test.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION min_example AS 'hive.udf.Min'; ``` 之后，可以在 Hive 查询中使用该函数，例如： ```sql SELECT min_example(10.5, 20.3); ``` 销毁临时函数可以使用以下命令： ```sql DROP TEMPORARY FUNCTION min_example; ``` #### UDTF 的实现与使用 UDTF 用于将一行数据转换为多行数据，例如将字符串拆分为多个单词。以下是一个简单的 UDTF 实现，用于将字符串按逗号分割为多个词： ```java public class SplitUDTF extends GenericUDTF { private transient Object[] forwardObjs; @Override public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) throws UDFArgumentException { if (args.length != 1 || args[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) { throw new UDFArgumentException("SplitUDTF takes one primitive argument"); } List<String> fieldNames = new ArrayList<>(); List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<>(); fieldNames.add("word"); fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector); return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs); } @Override public void process(Object[] args) throws HiveException { String input = args[0].toString(); String[] words = input.split(","); for (String word : words) { forwardObjs = new Object[1]; forwardObjs[0] = word; forward(forwardObjs); } } @Override public void close() throws HiveException { } } ``` 同样，需要将代码打包为 JAR，并在 Hive 中注册该函数： ```sql ADD JAR /run/jar/udtf_test.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION split_udtf AS 'hive.udtf.SplitUDTF'; ``` 使用 UDTF 时需要结合 `LATERAL VIEW`： ```sql SELECT word FROM your_table LATERAL VIEW split_udtf(your_column) sTable AS word; ``` #### 使用方式与注意事项在使用 UDF 和 UDTF 时，需要注意以下几点： - UDF 只能实现一对一的数据转换，而 UDTF 可以实现一对多的数据转换。 - UDF 和 UDTF 都需要继承 Hive 提供的基类，并实现相应的接口方法。 - UDTF 的 `initialize` 方法用于定义输出的字段结构和类型，`process` 方法用于处理输入数据并生成输出。 - 使用 UDTF 时必须结合 `LATERAL VIEW`，以便将生成的多行数据合并到主查询中。 - 在 Hive 中注册函数时，需要确保 JAR 文件的路径正确，并且类名与代码中的包结构一致。 --- ###