[Hive]JsonSerde使用指南

注意：

重要的是每行必须是一个完整的JSON，一个JSON不能跨越多行，也就是说，serde不会对多行的Json有效。 由于这是由Hadoop处理文件的工做方式决定，文件必须是可拆分的，例如，Hadoop将在行尾分割文本文件。

// this will work
{ "key" : 10 }
 
// this will not work
{
  "key" : 10

2. 下载jar

• 使用以前先下载jar

http://www.congiu.net/hive-json-serde/

• 若是要想在Hive中使用JsonSerde，须要把jar添加到Hive类路径中：

add jar json-serde-1.3.7-jar-with-dependencies.jar;

3. 与数组使用

• 源数据

{"country":"Switzerland","languages":["German","French","Italian"]}
{"country":"China","languages":["chinese"]}

• hive表：

CREATE TABLE tmp_json_array (
    country string,
    languages array<string> 
)
ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'
STORED AS TEXTFILE;
// 导入数据到表中
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/xiaosi/a.txt' OVERWRITE INTO TABLE  tmp_json_array;

• 使用：

hive> select languages[0] from tmp_json_array;
OK
German
chinese
Time taken: 0.096 seconds, Fetched: 2 row(s)

4. 嵌套结构

• 源数据

{"country":"Switzerland","languages":["German","French","Italian"],"religions":{"catholic":[6,7]}}
{"country":"China","languages":["chinese"],"religions":{"catholic":[10,20],"protestant":[40,50]}}

• hive表：

CREATE TABLE tmp_json_nested (
    country string,
    languages array<string>,
    religions map<string,array<int>>)
ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'
STORED AS TEXTFILE;
// 加载数据
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/xiaosi/a.txt' OVERWRITE INTO TABLE  tmp_json_nested ;

• 使用：

hive> select * from tmp_json_nested;
OK
Switzerland	["German","French","Italian"]	{"catholic":[6,7]}
China	["chinese"]	{"catholic":[10,20],"protestant":[40,50]}
Time taken: 0.113 seconds, Fetched: 2 row(s)
hive> select languages[0] from tmp_json_nested;
OK
German
chinese
Time taken: 0.122 seconds, Fetched: 2 row(s)
hive> select religions['catholic'][0] from tmp_json_nested;
OK
6
10
Time taken: 0.111 seconds, Fetched: 2 row(s)

5. 坏数据

格式错误的数据的默认行为是抛出异常。 例如，对于格式不正确的json（languages后缺乏':'）：

{"country":"Italy","languages"["Italian"],"religions":{"protestant":[40,50]}}

• 使用

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/xiaosi/a.txt' OVERWRITE INTO TABLE  tmp_json_nested ;
Loading data to table default.tmp_json_nested
OK
Time taken: 0.23 seconds
hive> select * from tmp_json_nested;
OK
Failed with exception java.io.IOException:org.apache.hadoop.hive.serde2.SerDeException: 
Row is not a valid JSON Object - JSONException: Expected a ':' after a key at 31 [character 32 line 1]
Time taken: 0.096 seconds

• 这种方式不是一种好的策略，咱们数据中不免会遇到坏数据。以下操做能够忽略坏数据：

ALTER TABLE json_table SET SERDEPROPERTIES ( "ignore.malformed.json" = "true");

• 更改设置后：

hive> ALTER TABLE tmp_json_nested SET SERDEPROPERTIES ( "ignore.malformed.json" = "true");
OK
Time taken: 0.122 seconds
hive> select * from tmp_json_nested;
OK
Switzerland	["German","French","Italian"]	{"catholic":[6,7]}
China	["chinese"]	{"catholic":[10,20],"protestant":[40,50]}
NULL	NULL	NULL
Time taken: 0.103 seconds, Fetched: 3 row(s)

如今不会致使查询失败，可是坏数据记录将变为NULL NULL NULL。

• 注意： 若是JSON格式正确，可是不符合Hive范式，则不会跳过，依然会报错：

{"country":"Italy","languages":"Italian","religions":{"catholic":"90"}}

• 使用：

hive> ALTER TABLE tmp_json_nested SET SERDEPROPERTIES ( "ignore.malformed.json" = "true");
OK
Time taken: 0.081 seconds
hive> select * from tmp_json_nested;
OK
Failed with exception java.io.IOException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: java.lang.ClassCastException:
java.lang.String cannot be cast to org.openx.data.jsonserde.json.JSONArray
Time taken: 0.097 seconds

6. 将标量转为数组

这是一个常见的问题，某一个字段有时是一个标量，有时是一个数组，例如：

{ field: "hello", .. }
{ field: [ "hello", "world" ], ...

在这种状况下，若是将表声明为array<string>，若是SerDe找到一个标量，它将返回一个单元素的数组，从而有效地将标量提高为数组。 可是标量必须是正确的类型。

7. 映射HIVE关键字

有时可能发生的是，JSON数据具备名为hive中的保留字的属性。 例如，您可能有一个名为“timestamp”的JSON属性，它是hive中的保留字，当发出CREATE TABLE时，hive将失败。 此SerDe可使用SerDe属性将hive列映射到名称不一样的属性。

{"country":"Switzerland","exec_date":"2017-03-14 23:12:21"}
{"country":"China","exec_date":"2017-03-16 03:22:18"}

CREATE TABLE tmp_json_mapping (
    country string,
    dt string
)
ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES ("mapping.dt"="exec_date")
STORED AS TEXTFILE;

hive> select * from tmp_json_mapping;
OK
Switzerland	2017-03-14 23:12:21
China	2017-03-16 03:22:18
Time taken: 0.081 seconds, Fetched: 2 row(s)

“mapping.dt”，表示dt列读取JSON属性为exec_date的值。