hive表多层分区的作用

可以创建多层分区,而不仅仅只有个时间区

有了多层分区,那么可以接收多个来源的sql往同一个表进行  insert overwrite,相互之间不影响

 

### 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, '$.key') AS value FROM table_name; ``` 此方法适用于基本键值对形式的JSON数据[^1]。 #### 处理多层嵌套JSON数组 针对多层次嵌套的情况,则需采用更为复杂的方式来进行拆分和平铺操作。下面是一个具体例子展示如何读取并展开具有两层嵌套结构(`array_of_objects`)中的元素: ```sql WITH exploded_data AS ( SELECT id, explode(array_of_objects) as single_obj FROM source_table ) SELECT t.id, get_json_object(t.single_obj, '$.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,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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