hive解析json嵌套数组 如何在Hive中使用Json格式数据？
如何在Hive中使用Json格式数据？
方法： 1、将json以字符串的方式整个入Hive表，然后使用LATERAL VIEW json_tuple的方法，获取所需要的列名。 2、将json拆成各个字段，入Hive表。这将需要使用第三方的SerDe，例如：
https://code.google.com/p/hive-json-serde/
本文将主要使用第二种方法。wgethttps://hive-json-serde.googlecode.com/files/hive-json-serde-0.2.jar
# 添加jar包hive> add jar /home/heyuan.lhy/develop/wanke_http_test/hive-json-serde-0.2.jarhive> # 创建hive表CREATE TABLE test_json( id BIGINT， text STRING，)ROW FORMAT SERDE "org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.JsonSerde"STORED AS TEXTFILELOAD DATA LOCAL INPATH "test.json" OVERWRITE INTO TABLE test_json之后，就可以使用 SELECT等语句进行操作了。 备注：这个SerDe虽然比较老，但经过测试，支持到0.12的版本无压力。如何优化很长的JSON数据？
现在主流的网络请求中都采用JSON作为其数据交互格式，这主要是因为JSON有以下优势：
数据格式简单，易于读写，格式都是压缩的，占用带宽小；
易于解析，客户端JS很容易JSON数据进行解析和编辑；
支持大多数后端语言，大大简化了服务端和前端交互时的代码开发量，且易于维护；
但如果在开发过程中，把很长很大的JSON数据在前后端传输，那就说明设计工作没做好，应该尽量避免这种数据传输，但也可以从下面几个方面进行下优化：
优化json数据的key-value的长度，尽量简洁易懂即可；
异步分批加载，建设大数据量造成前端页面卡死；
前端增加销毁机制，可以一边加载，一边销毁；
使用解析和压缩性能高的JSON解析工具；
在 Skylake 处理器上，各种解析器解析同一个大数据量的JSON文件的速度（以 GB/s 为单位）如下所示：
hive解析json嵌套数组 hive解析json字符串 hive读取json
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