二百一十、Hive——Flume采集的JSON数据文件写入Hive的ODS层表后字段的数据残缺

一、目的

在用Flume把Kafka的数据采集写入Hive的ODS层表的HDFS文件路径后,发现HDFS文件中没问题,但是ODS层表中字段的数据却有问题,字段中的JSON数据不全

二、Hive处理JSON数据方式

(一)将Flume采集Kafka的JSON数据以字符串的方式整个写入Hive表中,然后再用get_json_object或json_tuple进行解析

1、ODS层建静态分区外部表,Flume直接写入ODS层表的HDFS路径下

复制代码
create external table  if not exists  ods_evaluation(
   evaluation_json  string
)
comment '评价数据外部表——静态分区'
partitioned by (day string)
stored as SequenceFile
;

2、用get_json_object进行解析

复制代码
select
        get_json_object(evaluation_json,'$.deviceNo')        device_no,
        get_json_object(evaluation_json,'$.createTime')      create_time,
        get_json_object(evaluation_json,'$.cycle')           cycle,
        get_json_object(evaluation_json,'$.laneNum')         lane_num,
        get_json_object(evaluation_json,'$.evaluationList')   evaluation_list
from hurys_dc_ods.ods_evaluation
;

(二)在导入Hive表之前将JSON数据已拆分好,需要使用JsonSerDe

复制代码
create  external  table  if not exists ods_track(
     device_no    string     comment '设备编号',
     create_time  timestamp  comment '创建时间',
     track_data   string     comment '轨迹数据集合(包含多个目标点)'
)
comment '轨迹数据表——静态分区'
partitioned by (day  date)
row format serde  'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'
with serdeproperties (
"separatorChar" = ",",
"quoteChar" = "\"",
"escapeChar" = "\\"
)
tblproperties("skip.header.line.count"="1") ; 

注意:使用JsonSerDe时,每行必须是一个完整的JSON,一个JSON不能跨越多行,否则不能使用JsonSerDe

三、ODS层原有建表SQL

复制代码
create external table  if not exists  ods_evaluation(
   evaluation_json  string
)
comment '评价数据外部表——静态分区'
partitioned by (day string)
row format delimited fields terminated by '\x001'
lines terminated by '\n'
stored as SequenceFile
;

四、HDFS文件中的数据

HDFS文件中JSON数据完整,数据没问题

五、报错详情

查看表数据时发现evaluation_json字段的数据不完整

六、解决方法

(一)重新建表,建表语句中删除其中两行

复制代码
--row format delimited fields terminated by '\x001'
--lines terminated by '\n'

(二)新建表SQL

复制代码
create external table  if not exists  ods_evaluation(
   evaluation_json  string
)
comment '评价数据外部表——静态分区'
partitioned by (day string)
stored as SequenceFile
;

七、查询新表中evaluation_json字段的数据

数据解析成功!

又解决了一个问题,宾果!

相关推荐
BYSJMG1 小时前
计算机毕设选题做什么好?基于大数据的用户健身行为数据分析与可视化系统,Hadoop+Spark处理
大数据·人工智能·hadoop·数据分析·spark·课程设计
ha_lydms12 小时前
HDFS 简介
大数据·hadoop·hdfs·yarn·调度·aliyun·计算
2601_9622980914 小时前
零基础学大数据分析全栈
hadoop·python·spark·实战·大数据分析
ha_lydms1 天前
HDFS的读写流程
大数据·hadoop·hdfs·mapreduce·yarn·maxcompute·odps
BYSJMG2 天前
大数据毕业设计选题推荐:基于大数据的全球气温历史演变分析与可视化,用Hadoop+Spark处理
大数据·hadoop·分布式·信息可视化·spark·kmeans·课程设计
fastjson_2 天前
Hive 自定义函数
数据仓库·hive·hadoop
Gent_倪2 天前
MySQL 与 Hive 语法异同点详解
数据库·hive·mysql
张工在路上4 天前
WPF 布局基础概述
大数据·hadoop·wpf
BYSJMG4 天前
计算机毕设选题|基于大数据与文本挖掘的自动驾驶事故成因分析及可视化研究|Hadoop+PySpark+Django+Vue
大数据·hadoop·信息可视化·django·自动驾驶·kmeans·课程设计
邀星月为媒5 天前
从零打造一个属于自己的 AI Agent:Core Hive Agent 开源项目解析
人工智能·hive·开源