问题描述:数据是json格式存储的,需要创建一张hive表支持json格式
(1)低版本的hive创建json格式的表,需要add jar...,hive2.3.0版本默认支持json格式的表
(2)创建json格式的表需要建表语句加
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe'
STORED AS TEXTFILE
完整sql如下:
CREATE EXTERNAL TABLE `test_json`(
字段 类型 ...)
PARTITIONED BY ( 分区..)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '...';
(3)虽然hive2.3.0直接支持建json格式的表,也支持select *,但是select count(1) 操作时候会报错找不到org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe
解决办法:
在hive-site.xml中添加如下配置,重启hive后,恢复正常
<property> <name>hive.aux.jars.path</name> <!--根据自己的实际路径修改--> <value>/home/hadoop/apache-hive-2.3.2-bin/hcatalog/share/hcatalog/hive-hcatalog-core-2.3.2.jar</value> </property>
相关推荐
Hive 支持 JSON 格式的数据 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,支持存储和处理各种格式的数据。JSON 是一种广泛使用的数据交换格式,越来越多的应用程序使用 JSON 格式来存储和交换数据。Hive 支持完全和不...
"Hive 支持 JSON 格式数据处理详解" Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,支持多种数据格式,包括 JSON 格式数据。在这个资源中,我们将深入讲解 Hive 中如何支持完全和不完全 JSON 格式数据的处理。 完全 ...
标题和描述提及的“hive,json格式传送,加载数据”主要涉及到以下几个关键知识点: 1. **Hive 对 JSON 数据的支持**:Hive 默认并不直接支持 JSON 数据格式,但通过第三方库如 Hive-JSON-Serde 和 Hive-JSON-UDF,...
“hive-json-serde-0.2.jar”是一个针对Hive的JSON SerDe实现,它的主要功能是将JSON文档转换为Hive可以理解的表格结构,同时也能将Hive的表格数据转换回JSON格式。这个库使得Hive能够直接操作JSON格式的数据,无需...
由于Hive默认不支持JSON,因此JSON-Serde应运而生,解决了在Hive中读取、写入JSON数据的问题。 JSON-Serde的版本1.3.8提供了对Hive的稳定支持和优化,以高效地处理JSON文档。在这个版本中,开发者可能已经修复了...
在处理JSON格式的数据时,Hive通过SerDe(Serializer/Deserializer)机制来实现数据的序列化和反序列化。`Hive-JSON-Serde-develop`项目就是针对JSON数据格式专门设计的一种SerDe,允许用户在Hive中直接处理JSON数据...
该库使Apache Hive能够以JSON格式进行读写。 它包括对序列化和反序列化(SerDe)以及JSON转换UDF的支持。 特征 读取以JSON格式存储的数据 在INSERT INTO 期间将数据转换为JSON格式 支持JSON数组和映射 支持嵌套数据...
3. 将清洗后的数据转化为JSON格式,可以使用pandas的`to_dict`函数。 4. 将JSON对象写入JSONL文件,每行写入一个对象,可以使用Python的`write`函数逐行写入。 这种转换对于处理大规模自然语言数据尤其有用,因为...
Hive原生支持的序列化/反序列化方式(SerDe)主要是Text SerDe和Writable SerDe,但它们并不直接处理Protobuf格式的数据。为了在Hive中读取Protobuf序列化的文件,我们需要使用自定义的Protobuf SerDe,如本压缩包中...
hive json数据格式存储,支持数组和嵌套复杂数据结构解析
- Hive 支持处理 JSON 数据,但需要借助 UDF(用户自定义函数)如 LATERAL VIEW 或使用 Hive 的内置 JSON 解析函数进行解析。 理解并掌握这些知识点对于在大数据面试中展示对Hive的深入理解和应用能力至关重要。...
数组通常被拆分为不同的(子)Hive 表,与根表具有父/子关系。 这个怎么运作 连接到您的 MongoDB 并将指定的集合提取到本地文件中,然后将其复制到 HDFS。 MapReduce 生成模式(将副本保存回 MongoDB 以获取信息)...
6. **Partitions**:Hive支持分区,可以将大表按照某个字段值进行划分,提高查询效率。例如,按日期分区的用户行为日志表,查询特定日期的数据时,只需扫描对应的分区,而非全表。 7. **Bucketing**:进一步优化...
1.数据迁移的过程中,由于hive的Null值存储为"\N",Mysql存储为NULL值,二者转换时需要注意,再数据迁移json模板中,"nullFormat": "\\N", 该配置信息就是解决了数据迁移是存在的Null值。 2.如果hive中没有数值DataX...
3. **数据分桶和分区**:为了提高查询性能,Hive支持数据分桶和分区。分桶是将数据集按照某个字段的值分成若干个桶,而分区是将大表按照一个或多个列的值划分成不同的子目录,便于查询优化。 4. **延迟物化视图...
4. **文件格式**:Hive支持多种文件格式,如TextFile、SequenceFile、ORC和Parquet,每种格式都有其特定的优缺点,适用于不同的场景。 5. **表分区**:通过将大表按照某个或某些列的值划分为较小的部分,可以显著...
- Hive支持索引机制,但与传统的关系型数据库索引有所不同。在Hive 3.0版本之前,索引的功能较为有限,且索引的建立和维护成本较高,因此实际应用中较少使用。 #### 索引适用场景 - **静态字段**:对于那些不经常...
- **数据仓库功能**:Hive 可以将不同格式的数据(如文本、CSV、JSON)组织成表格,便于数据分析。 - **SQL 支持**:HQL 提供了类似 SQL 的语法,使得数据分析人员能够快速上手。 - **弹性扩展性**:基于 Hadoop,...
6. **查询优化**:Hive支持多种查询优化策略,如谓词下推、Join重写、分区裁剪等。在处理大量数据时,合理使用这些策略可以显著提高查询效率。 7. **分区与桶**:分区有助于减少查询时的数据扫描量,而桶则是基于...
Hive支持多种文件格式,如TextFile、SequenceFile、ORC和Parquet,其中ORC和Parquet提供了更好的压缩和列式存储,提升了查询效率。 6. **Hive基本操作** - **创建表**:Hive提供了CREATE TABLE语句来创建表,可以...