JSON 数组多层嵌套, value值 又是一个JSON数组

本文详细介绍了JSON数据结构的组织方式及其应用场景,通过实例讲解如何理解复杂的JSON数组,适合初学者及需要加深理解的开发者阅读。

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[
[{
"typets": "1",
"ans": [{
"tu": "3",
"ans": "",
"sc": "1"
}, {
"tu": "4",
"ans": "",
"sc": "1"
}, {
"tu": "7",
"ans": "",
"sc": "1"
}, {
"tu": "8",
"ans": "",
"sc": "1"
}, {
"tu": "10",
"ans": "",
"sc": "1"
}, {
"tu": "13",
"ans": "",
"sc": "1"
}, {
"tu": "20",
"ans": "",
"sc": "1"
}, {
"tu": "21",
"ans": "",
"sc": "1"
}, {
"tu": "23",
"ans": "",
"sc": "1"
}, {
"tu": "24",
"ans": "",
"sc": "1"
}, {
"tu": "25",
"ans": "",
"sc": "1"
}, {
"tu": "27",
"ans": "",
"sc": "1"
}, {
"tu": "34",
"ans": "",
"sc": "1"
}, {
"tu": "36",
"ans": "",
"sc": "1"
}, {
"tu": "37",
"ans": "",
"sc": ""
}, {
"tu": "41",
"ans": "",
"sc": "1"
}, {
"tu": "43",
"ans": "",
"sc": "1"
}, {}]
}],
[{
"typets": "2",
"ans": [{
"tu": "6",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {
"tu": "9",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {
"tu": "11",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {
"tu": "16",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {
"tu": "17",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {
"tu": "26",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {
"tu": "29",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {
"tu": "31",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {
"tu": "32",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {
"tu": "35",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {}]
}],
[{
"typets": "3",
"ans": [{
"tu": "2",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {
"tu": "5",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {
"tu": "15",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {
"tu": "18",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {
"tu": "22",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {
"tu": "42",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {}]
}],
[{
"typets": "4",
"ans": [{
"tu": "12",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {
"tu": "14",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {
"tu": "28",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {
"tu": "33",
"ans": "",
"sc": "2"
}, {}]
}],
[{
"typets": "5",
"ans": [{
"tu": "38",
"ans": "",
"sc": "5"
}, {
"tu": "40",
"ans": "",
"sc": "5"
}, {}]
}],
[{
"typets": "6",
"ans": [{
"tu": "19",
"ans": "",
"sc": "18"
}, {
"tu": "39",
"ans": "",
"sc": "20"
}, {
"tu": "44",
"ans": "",
"sc": "6"
}, {}]
}],
[]

]

这个数组已经过验证,是正确的json格式。

在线验证JSON数据网址:http://www.bejson.com/


### 使用Hive SQL处理多层JSON数组 当使用Hive SQL来处理包含多层JSON数组的数据时,可以利用内置函数`get_json_object`以及`json_tuple`解析JSON字符串。对于更复杂的嵌套结构,通常会结合`LATERAL VIEW`和`explode`函数一起使用。 #### 解析单级JSON对象 对于简单的JSON字段提取,可以直接应用`get_json_object`: ```sql SELECT get_json_object(json_column, '$.key') AS value FROM table_name; ``` 此方法适用于基本键对形式的JSON数据[^1]。 #### 处理多层嵌套JSON数组 针对多层嵌套的情况,则需采用更为复杂的方式来进行拆分和平铺操作。下面是一个具体例子展示如何读取并展开具有两层嵌套结构(`array_of_objects`)中的元素: ```sql WITH exploded_data AS ( SELECT id, explode(array_of_objects) as single_obj FROM source_table ) SELECT t.id, get_json_object(t.single_obj, '$.nestedKey') nested_value, explode(get_json_object(t.single_obj, '$.innerArray')) inner_element FROM exploded_data t; ``` 上述查询首先通过CTE(Common Table Expression)创建了一个临时表,在其中执行了一次爆炸(explode),将外层数组里的每一个对象单独取出;接着再次调用`get_json_object`获取内部属性,并进一步对外部对象内的内层数组进行了第二次爆炸操作,从而实现了对整个层次结构的有效遍历与访问。 为了支持这种类型的分区裁剪优化,确保启用了配置参数`spark.sql.hive.metastorePartitionPruning=true`以便提高性能效率。
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