Hive SQL 精进系列：FROM_JSON 函数的应用

发布于：2025-03-16 ⋅ 阅读:(33) ⋅ 点赞:(0)

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一、引言

JSON 以其简洁、易读且易于解析的特点，被广泛应用于数据交换和存储。Hive SQL 作为大数据处理的重要工具，提供了 from_json 和 get_json_object 这两个用于处理 JSON 数据的函数。本文将详细介绍 from_json 函数的语法、应用场景，同时对比 from_json 与 get_json_object 的差异，以及使用时的注意事项。

二、from_json 函数基础

2.1 基本语法

from_json 函数的基本语法如下：

from_json(json_str, schema [, options])

参数解释与示例

1. json_str
  • 解释：这是要解析的 JSON 字符串，是函数必需的输入。它可以是一个直接的 JSON 字符串常量，也可以是表中存储 JSON 数据的列名。
  • 示例：假设我们有一个简单的 JSON 字符串 {"name": "Tom", "age": 25}，我们可以将其作为 json_str 传入 from_json 函数进行解析。
SELECT from_json('{"name": "Tom", "age": 25}', 'struct<name:string, age:int>');

在这个例子中，函数会尝试将 JSON 字符串解析为包含 name（字符串类型）和 age（整数类型）字段的结构体。

2. schema
  • 解释：指定 JSON 数据的结构，即定义 JSON 数据的类型和层次结构，同样是必需参数。schema 告诉 Hive 如何解析 JSON 字符串。常见的类型包括 struct（结构体）、array（数组）、map（映射）等。
    • struct 类型：用于表示 JSON 对象，每个字段都有一个名称和对应的类型。
    • array 类型：用于表示 JSON 数组，需要指定数组元素的类型。
    • map 类型：用于表示键值对的映射，需要指定键和值的类型。
  • 示例：
    • struct 类型示例：继续使用上面的 JSON 字符串 {"name": "Tom", "age": 25}，schema 为 'struct<name:string, age:int>'，表示 JSON 数据是一个包含 name 字符串字段和 age 整数字段的结构体。
    • array 类型示例：假设有一个 JSON 数组字符串 ["apple", "banana", "cherry"]，我们可以使用 from_json 函数将其解析为字符串数组。
SELECT from_json('["apple", "banana", "cherry"]', 'array<string>') AS fruit_array;

在这个例子中，schema 为 'array<string>'，表示 JSON 数据是一个字符串数组。函数会将 JSON 字符串解析为一个包含三个字符串元素的数组。
- map 类型示例：假设有一个 JSON 映射字符串 {"key1": "value1", "key2": "value2"}，我们可以使用以下代码进行解析。

SELECT from_json('{"key1": "value1", "key2": "value2"}', 'map<string, string>') AS key_value_map;

这里的 schema 为 'map<string, string>'，表示 JSON 数据是一个键和值都是字符串类型的映射。

3. options
  • 解释：可选参数，用于指定解析 JSON 数据的一些选项。例如，'ignore.malformed' 选项可以让函数忽略格式错误的 JSON 数据，而不是抛出错误。
  • 示例：假设我们有一个包含格式错误 JSON 数据的表 json_table，其中 json_column 列包含一些格式错误的 JSON 字符串。我们可以使用 'ignore.malformed' 选项来忽略这些错误。
-- 创建示例表
CREATE TABLE json_table (
    id INT,
    json_column STRING
);

-- 插入示例数据，包含一个格式错误的 JSON 字符串
INSERT INTO json_table VALUES
(1, '{"name": "Alice", "age": 30}'),
(2, '{"name": "Bob", "age": 35, }'); -- 格式错误，多余的逗号

-- 使用 'ignore.malformed' 选项解析 JSON 数据
SELECT 
    id,
    from_json(json_column, 'struct<name:string, age:int>', 'ignore.malformed') AS person_info
FROM 
    json_table;

在这个例子中，对于格式错误的 JSON 字符串，函数会忽略错误并返回 NULL，而不会导致整个查询失败。

返回值

from_json 函数会根据指定的 schema 解析 json_str，并返回一个符合 schema 定义的结构化数据。如果解析失败，可能会返回 NULL。

三、应用场景

3.1 处理日志数据

在日志记录中，很多系统会将相关信息以 JSON 格式记录下来。例如，一个网站的访问日志可能包含用户的 IP 地址、访问时间、访问页面等信息，这些信息以 JSON 格式存储在日志文件中。我们可以使用 from_json 函数将这些 JSON 日志数据解析为结构化数据，方便进行统计和分析。

-- 创建示例表
CREATE TABLE access_logs (
    log_id INT,
    log_json STRING
);

-- 插入示例数据
INSERT INTO access_logs VALUES
(1, '{"ip": "192.168.1.1", "timestamp": "2024-01-01 10:00:00", "page": "/home"}'),
(2, '{"ip": "192.168.1.2", "timestamp": "2024-01-01 10:10:00", "page": "/about"}');

-- 解析 JSON 数据
SELECT 
    log_id,
    from_json(log_json, 'struct<ip:string, timestamp:string, page:string>') AS log_info
FROM 
    access_logs;

通过这个查询，我们可以将 log_json 列中的 JSON 字符串解析为包含 ip、timestamp 和 page 字段的结构化数据。

3.2 数据集成与转换

在数据集成过程中，不同系统之间的数据格式可能不一致。如果某个系统提供的数据是 JSON 格式，而我们需要将其集成到 Hive 表中进行统一处理，就可以使用 from_json 函数进行数据转换。

-- 创建源数据表
CREATE TABLE source_data (
    id INT,
    json_data STRING
);

-- 插入示例数据
INSERT INTO source_data VALUES
(1, '{"product_id": 1001, "product_name": "iPhone", "price": 999}'),
(2, '{"product_id": 1002, "product_name": "iPad", "price": 599}');

-- 创建目标表
CREATE TABLE target_data (
    id INT,
    product_id INT,
    product_name STRING,
    price DOUBLE
);

-- 插入数据并解析 JSON
INSERT INTO target_data
SELECT 
    id,
    parsed.product_id,
    parsed.product_name,
    parsed.price
FROM 
    source_data
LATERAL VIEW 
    explode(from_json(json_data, 'struct<product_id:int, product_name:string, price:double>')) exploded_table AS parsed;

在这个示例中，我们将 source_data 表中的 JSON 数据解析为结构化数据，并插入到 target_data 表中，实现了数据的集成和转换。

3.3 复杂嵌套 JSON 数据处理

JSON 数据可以是嵌套的，即一个 JSON 对象中包含另一个 JSON 对象或数组。from_json 函数也可以处理这种复杂的嵌套 JSON 数据。

{
    "order_id": 12345,
    "customer": {
        "name": "Alice",
        "email": "alice@example.com"
    },
    "items": [
        {
            "product_name": "Book",
            "quantity": 2,
            "price": 19.99
        },
        {
            "product_name": "Pen",
            "quantity": 5,
            "price": 2.99
        }
    ]
}

SELECT 
from_json(
	'{"order_id": 12345, "customer": {"name": "Alice", "email": "alice@example.com"}, "items": [{"product_name": "Book", "quantity": 2, "price": 19.99}, {"product_name": "Pen", "quantity": 5, "price": 2.99}]}',
	'struct<order_id:int, customer:struct<name:string, email:string>, items:array<struct<product_name:string, quantity:int, price:double>>>'
) AS order_info;

在这个示例中，schema 定义了一个复杂的嵌套结构，包括一个整数类型的 order_id、一个包含 name 和 email 字段的 customer 结构体，以及一个包含多个 item 结构体的数组 items。from_json 函数会根据这个 schema 解析嵌套的 JSON 数据。

3.4 使用 explode(from_json(column, 'array<string>')) 展开 JSON 数组

在实际场景中，我们可能会遇到 JSON 数据以数组形式存储在表的某一列中，并且需要将数组中的每个元素展开成单独的行进行处理。这时可以结合使用 from_json 函数和 explode 函数。

-- 创建示例表
CREATE TABLE json_array_table (
    record_id INT,
    json_array_column STRING
);

-- 插入示例数据
INSERT INTO json_array_table VALUES
(1, '["red", "green", "blue"]'),
(2, '["apple", "banana", "cherry"]');

-- 使用 explode 和 from_json 展开 JSON 数组
SELECT 
    record_id,
    color
FROM 
    json_array_table
LATERAL VIEW 
    explode(from_json(json_array_column, 'array<string>')) exploded_table AS color;

在上述代码中：

  • 首先创建了一个名为 json_array_table 的表，其中 json_array_column 列存储了 JSON 数组字符串。
  • 然后插入了两条示例数据，每条数据包含一个 JSON 数组。
  • 最后在查询中，使用 LATERAL VIEW explode 和 from_json 函数。from_json(json_array_column, 'array<string>') 将 json_array_column 列中的 JSON 字符串解析为字符串数组，explode 函数将这个数组展开成单独的行，每行包含数组中的一个元素。这样就可以方便地对数组中的每个元素进行进一步的分析和处理。

四、from_json 与 get_json_object 的对比

4.1 功能概述

  • from_json：可以将 JSON 字符串解析为符合指定 schema 的结构化数据，支持多种复杂的数据类型，如 struct、array、map 等，能够全面地解析 JSON 数据的结构。
  • get_json_object：用于从 JSON 字符串中提取指定路径的值，它更侧重于根据 JSON 路径表达式来获取特定的值。

4.2 适用场景对比

4.2.1 struct 类型数据处理

对于简单的 struct 类型 JSON 数据，get_json_object 和 from_json 都可以处理，但使用方式和效果有所不同。

使用 get_json_object：

-- 假设我们有一个 JSON 字符串
SELECT 
    get_json_object('{"name": "Tom", "age": 25}', '$.name') AS name,
    get_json_object('{"name": "Tom", "age": 25}', '$.age') AS age;

在这个例子中，get_json_object 通过 JSON 路径表达式 $.name 和 $.age 分别获取 name 和 age 的值。但它每次只能提取一个值，如果要获取多个字段，需要多次调用该函数。

使用 from_json：

SELECT 
    from_json('{"name": "Tom", "age": 25}', 'struct<name:string, age:int>').name AS name,
    from_json('{"name": "Tom", "age": 25}', 'struct<name:string, age:int>').age AS age;

from_json 可以一次性将整个 JSON 字符串解析为一个结构体，然后通过点号 . 来访问结构体中的各个字段。如果需要处理多个字段，from_json 会更简洁。

4.2.2 array 类型数据处理

对于 array 类型的 JSON 数据，from_json 具有明显优势。

使用 from_json：

SELECT 
    from_json('["apple", "banana", "cherry"]', 'array<string>') AS fruit_array;

from_json 可以直接将 JSON 数组字符串解析为 Hive 中的数组类型，方便后续的处理，如使用 explode 函数展开数组。

使用 get_json_object：
get_json_object 很难直接处理数组类型的数据，它主要用于获取特定路径的值，对于数组的处理能力有限。如果要处理数组中的元素，需要编写复杂的逻辑。

4.2.3 复杂嵌套 JSON 数据处理

对于复杂的嵌套 JSON 数据，from_json 更能发挥其优势。

使用 from_json：

SELECT 
    from_json(
        '{"order_id": 12345, "customer": {"name": "Alice", "email": "alice@example.com"}, "items": [{"product_name": "Book", "quantity": 2, "price": 19.99}, {"product_name": "Pen", "quantity": 5, "price": 2.99}]}',
        'struct<order_id:int, customer:struct<name:string, email:string>, items:array<struct<product_name:string, quantity:int, price:double>>>') AS order_info;

from_json 可以根据定义的复杂 schema 一次性解析整个嵌套 JSON 数据，将其转换为对应的结构化数据。

使用 get_json_object：
使用 get_json_object 处理复杂嵌套 JSON 数据会变得非常繁琐，需要多次调用该函数并使用复杂的路径表达式来获取各个字段的值。

4.3 性能差异

一般来说，from_json 在处理复杂 JSON 数据时，由于需要解析整个数据结构，可能会有一定的性能开销。而 get_json_object 只关注指定路径的值，相对来说性能开销可能会小一些。但具体的性能还会受到数据量、数据复杂度等因素的影响。

五、使用注意事项

5.1 schema 定义的准确性

使用 from_json 时，schema 的定义必须与 JSON 数据的实际结构和类型一致，否则可能会导致解析失败或得到错误的结果。在定义 schema 时，需要仔细检查 JSON 数据的结构和字段类型，确保 schema 准确无误。

5.2 空值和格式错误处理

如果 JSON 数据中包含空值或格式错误，from_json 和 get_json_object 函数可能会返回 NULL 或抛出异常。可以使用 from_json 的 options 参数来处理这些情况，例如使用 'ignore.malformed' 选项忽略格式错误的 JSON 数据。

5.3 性能问题

对于大规模的 JSON 数据解析，from_json 和 get_json_object 函数都可能会影响性能。可以考虑在数据导入阶段进行预处理，或者使用分布式计算框架来提高解析效率。

六、总结

Hive SQL 的 from_json 函数为处理 JSON 格式的数据提供了强大的支持，尤其在处理复杂的 JSON 数据结构（如数组、嵌套对象）时表现出色。而 get_json_object 则更适合于简单的 JSON 数据提取，通过指定路径获取特定的值。在实际应用中，需要根据具体的业务需求和数据特点，合理选择使用这两个函数。同时，要注意 schema 的准确性、空值和格式错误处理以及性能问题。合理使用这些函数，可以更好地处理和分析 JSON 数据，挖掘数据中的价值。

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