在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的，如开发人员对app上的页面进行埋点时，会将多个字段存放在一个json数组中，因此数据平台调用数据时，要对埋点数据进行解析。接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。
Hive自带的json解析函数
1. get_json_object
语法：get_json_object(json_stRing, ‘$.key’) 说明：解析json的字符串json_stRing,返回path指定的内容。如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。这个函数每次只能返回一个数据项。 示例： select get_json_object(‘{“naMe”:”zhangsan”,”age”:18}’,’$.naMe’);
结果：
naMe zhangsan
如果既要解析naMe字段，也解析age字段，则可以这样写：
select get_json_object(‘{“naMe”:”zhangsan”,”age”:18}’,’$.naMe’), get_json_object(‘{“naMe”:”zhangsan”,”age”:18}’,’$.age’);
但是如果要解析的字段有很多，再这样写就太麻烦了，所以就有了 json_tuple 这个函数。
2. json_tuple
语法：json_tuple(json_stRing, k1, k2 …) 说明：解析json的字符串json_stRing,可指定多个json数据中的key，返回对应的value。如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。 示例： select b.naMe ,b.age fRoM tableNaMe a lateral view json_tuple(‘{“naMe”:”zhangsan”,”age”:18}’,’naMe’,’age’) b as naMe,age; 结果: naMe age zhangsan 18
注意：上面的json_tuple函数中没有$.
如果在使用json_tuple函数时加上$.就会解析失败：
select b.naMe ,b.age fRoM tableNaMe a lateral view json_tuple(‘{“naMe”:”zhangsan”,”age”:18}’,’$.naMe’,’$.age’) b as naMe,age;
结果:
naMe age NULL NULL
字段全是NULL，所以json_tuple函数不需要加$.了，否则会解析不到。
总结：json_tuple相当于get_json_object的优势就是一次可以解析多个json字段。但是如果我们有个json数组，这两个函数都无法处理。
Hive解析json数组 一、嵌套子查询解析json数组
如果有一个Hive表，表中 json_stR 字段的内容如下：
json_stR [{“website”:”bAIdu.coM”,”naMe”:”百度”},{“website”:”Google.coM”,”naMe”:”谷歌”}]
我们想把这个字段解析出来，形成如下的结构：
website naMe bAIdu.coM 百度 Google.coM 谷歌
要解析这个json数组，仅用上面介绍的两个函数就解析不出来了，还需用到如下介绍的几个函数：
explode函数 语法：explode(ARRay OR Map) 说明：explode()函数接收一个aRRay或者Map类型的数据作为输入，然后将aRRay或Map里面的元素按照每行的形式输出，即将Hive一列中复杂的aRRay或者Map结构拆分成多行显示，也被称为列转行函数。 示例：解析aRRay Hive select explode(aRRay(‘A’,’B’,’C’)); OK A B C 解析Map Hive select explode(Map(‘A’,10,’B’,20,’C’,30)); OK A 10 B 20 C 30 Regexp_ReplACE函数 语法: Regexp_ReplACE(stRing A, stRing B, stRing C) 说明：将字符串A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。注意，在有些情况下要使用转义字符，类似oRacle中的Regexp_ReplACE函数。 示例： Hive select Regexp_ReplACE(‘foobaR’, ‘oo|aR’, ”); OK fb
上述示例将字符串中的 oo 或 aR 替换为”。
有了上述几个函数，接下来我们来解析json_stR字段的内容：
先将json数组中的元素解析出来，转化为每行显示：
Hive SELECT explode(splIT(Regexp_ReplACE(Regexp_ReplACE(‘[{“website”:”bAIdu.coM”,”naMe”:”百度”},{“website”:”Google.coM”,”naMe”:”谷歌”}]’,”]’,”),’;{‘,'{‘)));
对上述sql进行简要说明：
SELECT explode(splIT( Regexp_ReplACE( Regexp_ReplACE( ‘[{“website”:”bAIdu.coM”,”naMe”:”百度”}, {“website”:”Google.coM”,”naMe”:”谷歌”}]’, ‘[|]’, ”), ‘},{‘, ‘;{‘), ‘;’));
为什么要将json数组元素之间的逗号换成分号?
因为元素内的分隔也是逗号，如果不将元素之间的逗号换掉的话，后面用splIT函数分隔时也会把元素内的数据给分隔，这不是我们想要的结果。
上步已经把一个json数组转化为多个json字符串了，接下来结合son_tuple函数来解析json里面的字段：
select json_tuple(explode(splIT( Regexp_ReplACE( Regexp_ReplACE(‘[{“website”:”bAIdu.coM”,”naMe”:”百度”},{“website”:”Google.coM”,”naMe”:”谷歌”}]’, ‘[|]’,”)), ‘;{‘,'{‘)) , ‘website’, ‘naMe’);
执行上述语句，结果报错了：
Failed: SEManticException [Error 10081]: UDTF”s aRe not supported outside the SELECT clause, noR nested in expReSSions
意思是UDTF函数不能写在别的函数内，也就是这里的explode函数不能写在json_tuple里面。
既然explode函数不能写在别的json_tuple里面，那我们可以用子查询方式，如下所示：
select json_tuple(json, ‘website’, ‘naMe’) fRoM ( select explode(splIT( Regexp_ReplACE( Regexp_ReplACE(‘[{“website”:”bAIdu.coM”,”naMe”:”百度”},{“websITe”:”Google.coM”,”naMe”:”谷歌”}]’, ‘[|]’,”)), ‘;{‘,'{‘)) as json) t;
执行上述语句，没有报错，执行结果如下：
www.bAIdu.coM 百度 Google.coM 谷歌 二 使用 lateral view 解析json数组
Hive表中 goods_id 和 json_stR 字段的内容如下：
goods_id json_stR 1,2,3 [{“souRce”:”7fResh”,”Monthsales”:4900,”UserCount”:1900,”scoRe”:”9.9″},{“souRce”:”jd”,”Monthsales”:2090,”UserCount”:78981,”scoRe”:”9.8″},{“souRce”:”jdMaRt”,”Monthsales”:6987,”UserCount”:1600,”scoRe”:”9.0″}]
目的：把 goods_id 字段和 json_stR 字段中的Monthsales解析出来。
下面我们就开始解析：
拆分goods_id字段及将json数组转化成多个json字符串：
select explode(splIT(goods_id,”,”)) as good_id, explode(splIT(Regexp_ReplACE(Regexp_ReplACE(json_stR , ‘[|]’,”),’;{‘,'{‘),’;’)) as sale_info fRoM tableNaMe;
执行上述语句，结果报错：
Failed: SEManticException 3:0 Only a single expReSSion in the SELECT claUSe is suppoRted With UDTF”s. ERRoR encounteRed neaR Token ‘sale_info’
意思是用UDTF的时候，SELECT 只支持一个字段。而上述语句select中有两个字段，所以报错了。
那怎么办呢，要解决这个问题，还得再介绍一个Hive语法：
lateral view
lateral view用于和splIT、explode等UDTF一起使用的，能将一行数据拆分成多行数据，在此基础上可以对拆分的数据进行聚合，lateral view首先为原始表的每行调用UDTF，UDTF会把一行拆分成一行或者多行，lateral view在把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。
示例：
假设我们有一张用户兴趣爱好表 hobBIes_table，它有两列数据，第一列是naMe，第二列是用户兴趣爱好的id_list，是一个数组，存储兴趣爱好的id值：
naMe id_list zhangsan [1,2,3] lisi [3,4,5]
我们要统计所有兴趣id在所有用户中出现的次数：
对兴趣id进行解析：
SELECT naMe, hobby_id FROM hobBIes_table laterAL VIEW explode(id_list) tMp_table AS hobby_id;
上述sql执行结果：
naMe hobby_id zhangsan 1 zhangsan 2 zhangsan 3 lisi 3 lisi 4 lisi 5
2. 按照hobby_id进行分组聚合即可：
SELECT hobby_id ,count(1) client_nuM FROM hobBIes_table laterAL VIEW explode(id_list) tMp_table AS hobby_id gRoup by hobby_id;
结果：
hobby_id client_nuM 1 1 2 1 3 2 4 1 5 1
介绍完 lateral view 之后，我们再来解决上面遇到的用UDTF的时候，SELECT 只支持一个字段的问题：
select good_id,get_json_object(sale_json,’$.Monthsales’) as Monthsales fRoM tableNaMe laterAL VIEW explode(splIT(goods_id,”,”))goods as good_id laterAL VIEW explode(splIT(Regexp_ReplACE(Regexp_ReplACE(json_stR , ‘[|]’,”),’;{‘,'{‘),’;’)) sales as sale_json;
注意：上述语句是三个表笛卡尔积的结果，所以此方式适用于数据量不是很大的情况。
上述语句执行结果如下：
goods_id Monthsales 1 4900 1 2090 1 6987 2 4900 2 2090 2 6987 3 4900 3 2090 3 6987
如果表中还有其他字段，我们可以根据其他字段筛选出符合结果的数据。
总结：lateRal view通常和UDTF一起出现，为了解决UDTF不允许在select存在多个字段的问题。