hive表字段跟字段对应的值转为json数组

第一种方式 直接用hive 函数实现

复制代码
select collect_list(named_struct('id',id,'name',name)) from table  

此方式不适用于字段数量过多的情况(比较麻烦)

第二种方式 写udf 函数

复制代码
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Table;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.TableNotFoundException;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONObject;

@Description(
    name = "table_to_json_array",
    value = "Converts data from a Hive table to a JSON array.",
    extended = "Example:\n" +
            "  SELECT table_to_json_array('your_table') AS json_array FROM your_table;"
)
public class TableToJsonArray extends UDF {

    public String evaluate(String tableName) {
        try {
            // 获取 Hive 表对象
            Table table = getTable(tableName);

            // 获取表的结构(字段名)
            String[] fieldNames = table.getAllCols().stream().map(column -> column.getName()).toArray(String[]::new);

            // 构建查询
            StringBuilder queryBuilder = new StringBuilder();
            queryBuilder.append("SELECT ");

            for (int i = 0; i < fieldNames.length; i++) {
                queryBuilder.append("named_struct('")
                            .append(fieldNames[i])
                            .append("', ")
                            .append(fieldNames[i])
                            .append(")");

                if (i < fieldNames.length - 1) {
                    queryBuilder.append(", ");
                }
            }

            queryBuilder.append(" FROM ")
                        .append(tableName);

            // 执行查询
            String query = queryBuilder.toString();
            JSONArray jsonArray = executeQuery(query);

            // 返回 JSON 数组
            return jsonArray.toString();
        } catch (TableNotFoundException e) {
            // 处理表不存在的情况
            return null;
        }
    }

    // 获取 Hive 表对象
    private Table getTable(String tableName) throws TableNotFoundException {
        // 使用 Hive 元数据获取表对象
        // 这里需要适应你的环境和需求来获取表对象
        // 示例代码省略了实际获取表对象的细节
        throw new TableNotFoundException("Table not found: " + tableName);
    }

    // 执行查询并返回结果
    private JSONArray executeQuery(String query) {
        // 在这里执行查询并返回结果的代码,可以使用 Hive 的 JDBC 驱动程序或其他适当的方式执行查询
        // 返回的结果应该是一个 JSON 数组
        // 示例代码省略了实际查询和结果处理的细节
        return new JSONArray(); // 返回空数组作为示例
    }
}

此方式不适用于获取表种某几个字段及字段对应的值的情况

相关推荐
qq_124987075318 小时前
基于Hadoop的信贷风险评估的数据可视化分析与预测系统的设计与实现(源码+论文+部署+安装)
大数据·人工智能·hadoop·分布式·信息可视化·毕业设计·计算机毕业设计
十月南城21 小时前
Hive与离线数仓方法论——分层建模、分区与桶的取舍与查询代价
数据仓库·hive·hadoop
鹏说大数据1 天前
Spark 和 Hive 的关系与区别
大数据·hive·spark
B站计算机毕业设计超人1 天前
计算机毕业设计Hadoop+Spark+Hive招聘推荐系统 招聘大数据分析 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+ 讲解)
大数据·hive·hadoop·python·spark·毕业设计·课程设计
B站计算机毕业设计超人1 天前
计算机毕业设计hadoop+spark+hive交通拥堵预测 交通流量预测 智慧城市交通大数据 交通客流量分析(源码+LW文档+PPT+讲解视频)
大数据·hive·hadoop·python·spark·毕业设计·课程设计
AI架构师小马1 天前
Hive调优手册:从入门到精通的完整指南
数据仓库·hive·hadoop·ai
数据架构师的AI之路1 天前
深入了解大数据领域Hive的HQL语言特性
大数据·hive·hadoop·ai
Gain_chance1 天前
33-学习笔记尚硅谷数仓搭建-DWS层交易域用户粒度订单表分析及设计代码
数据库·数据仓库·hive·笔记·学习·datagrip
十月南城1 天前
Hadoop基础认知——HDFS、YARN、MapReduce在现代体系中的位置与价值
hadoop·hdfs·mapreduce
CSCN新手听安1 天前
【linux】网络基础(三)TCP服务端网络版本计算器的优化,Json的使用,服务器守护进程化daemon,重谈OSI七层模型
linux·服务器·网络·c++·tcp/ip·json