在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。物联网提供源源不断的数据流，使实时数据分析成为分析数据的理想工具。
一，基本介绍 本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数，帮助解决复杂嵌套的json数据格式，比如，map和嵌套结构。Spark2.1在spark 的Structured Streaming也可以使用这些功能函数。 下面几个是本文重点要讲的方法。 A),get_json_object() B),from_json() C),to_json() D),explode() E),selectExpr() 二，准备阶段 首先，创建一个没有任何嵌套的JSon Schema import
Structured Streaming可以使用deduplication对有无Watermark的流式数据进行去重操作:
咳咳，今天来介绍一下几个Hive函数吧，先放一张我登哥划水的照片，希望大家也做一只自由的鱼儿，在知识的海洋里游呀游，嘻嘻！ 今天我们来介绍几个Hive常用的函数吧！ 1、数据介绍 首先我们产生我们的数
咳咳，今天来介绍一下几个Hive函数吧，先放一张我登哥划水的照片，希望大家也做一只自由的鱼儿，在知识的海洋里游呀游，嘻嘻！
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/153329.html原文链接：https://javaforall.cn
废话不多说，咱们先直接上本文的目录和结论，小伙伴可以先看结论快速了解博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助：
在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源：
启动日志解析思路：启动日志表中每行数据对应一个启动记录，一个启动记录应该包含日志中的公共信息和启动信息。先将所有包含start字段的日志过滤出来，然后使用get_json_object函数解析每个字段。
很多使用案例需要比聚合更高级的状态操作。例如，在很多案例中，你必须跟踪来自于事件数据流的会话操作。为了处理这种会话机制，必须存储任意类型的数据作为状态，同时每次触发使用数据流事件对状态做任意的状态操作。从spark2.2开始，可以使用mapGroupsWithState和更强大操作flatMapGroupsWithState。两个操作都允许你对分组的datasets使用自定义代码去更新自定义状态。
当前公司的大数据实时链路如下图，数据源是MySQL数据库，然后通过Binlog Query的方式消费或者直接客户端采集到Kafka，最终通过基于Spark/Flink实现的批流一体计算引擎处理，最后输出到下游对应的存储。
要理性的比较json_tuple和get_json_object的效率，最近有朋友问我：hive中取多个key时，为什么用了json_tuple，效率反而比get_json_object慢了一些？
每年天猫双十一购物节，都会有一块巨大的实时作战大屏，展现当前的销售情况。这种炫酷的页面背后，其实有着非常强大的技术支撑，而这种场景其实就是实时报表分析。
连续处理（Continuous Processing）是“真正”的流处理，通过运行一个long-running的operator用来处理数据。
1、对用户行为数据解析。 2、对核心数据进行判空过滤。 3、对业务数据采用维度模型重新建模，即维度退化。
经过前面那么久的折腾，我们终于可以切入主题了，接下来我们用数仓分层的理论，在Hive中建立数据仓库。
在大数据 ETL(Extract-Transfer-Load) 过程中，经常需要从不同的数据源来提取数据进行加工处理，比较常见的是从 Mysql 数据库来提取数据，而 Mysql 数据库中数据存储的比较常见方式是使用 json 串进行存储。
今天来小结一下工作中经常会使用到的一些Hive函数。关于Hive函数的总结，网上早有十分全面的版本。参考：https://blog.csdn.net/doveyoung8/article/details/80014442。本文主要从最常用和实用的角度出发，说明几个使用频率较高的函数，更注重使用函数组合来解决实际问题而不局限于单个函数的使用。所有数据都是虚构，代码均在本地的Hive环境上都通过测试。本文代码较多，需要各位看官耐心学习，可以收藏备查，欢迎补充和讨论。由于公众号对代码的支持不太友好，您可以在后台回复“hive函数”获取本文的PDF版本，方便阅读。
上一篇说了实时数仓并写了一个简单的例子，这些主要来说离线数仓，数据到达kafka后，走了实时和离线两条路，离线条路线的主要流程是采集kafka的数据HDFS中，然后使用Hive进行数仓的建设，因为我们数据来源可能是第三方API，IOT还有其他一些渠道，还有直接从数据库同步过来，那么数据库的数据我们离线这边可能直接使用DataX这种工具同步到HDFS了，就不经过Kafka了，而其他的数据才经过kafka,然后再使用采集程序将数据采集到HDFS。
很多时候，比如用structure streaming消费kafka数据，默认可能是得到key,value字段，key是偏移量，value是一个byte数组。很可能value其实是一个Json字符串。这个时候我们该如何用SQL操作这个json里的东西呢？另外，如果我处理完的数据，我想写入到kafka,但是我想把整条记录作为json格式写入到Kafka,又该怎么写这个SQL呢？
在sql语句中，除了select、from等关键字以外，其他大部分元素都可以理解为expression，比如：
我们进行ETL(Extract-Transfer-Load) 过程中,经常会遇到从不同数据源获取的不同格式的数据，其中某些字段就是json格式，里面拼接了很多字段key和指标值value，今天讲一下如何解析出来相关数据。
Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame， 最终使用Dataset数据集进行封装，发展流程如下。
1. 建表 create table json_temp( appkey string, jsondata string ) row format delimited fields terminated by '|' stored as textfile ; 2. 导入数据 appkey001|{"count":2,"usage":91273,"pkg":"com.example.gotest"} appkey001|{"count":234,"usage":9876
多维统计一般分两种，我们看看 Hive 中如何解决： 1、同属性的多维组合统计 （1）问题： 有如下数据，字段内容分别为：url, catePath0, catePath1, catePath2, unitparams https://cwiki.apache.org/confluence 0 1 8 {"store":{"fruit":[{"weight":1,"type":"apple"},{"weight":9,"type":"pear"}],"bicycle":{"price":1
需要将json数组里的qd_title都提取出来转换成hive中的array数组。下面介绍两种方法
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。
本篇文章主要介绍Spark SQL/Hive中常用的函数，主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 《hive学习笔记》系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是《hive学习笔记》系列的第七篇，前文熟悉了HiveQL的常用语句，接下来把常用的内置函数简单过一遍，分为以下几部分： 数学 字符 json处理 转换 日期 条件
sql1: select case when ss.col regexp ‘^\{’ and not ss.col regexp ‘\}KaTeX parse error: Got function '\newline' with no arguments as superscript at position 1: \̲n̲e̲w̲l̲i̲n̲e̲’ then concat(’{’,ss.col) when not ss.col regexp ‘^\{’ and not ss.col regexp ‘\}KaTeX parse error: Got function '\newline' with no arguments as superscript at position 1: \̲n̲e̲w̲l̲i̲n̲e̲’ then ss.col end from ( select split(regexp_extract(a.appinfo,’^\[(.+)\]$’,1),’\}\,\{’) as str from ( select ‘[{a:1,b:1},{a:2,b:2},{f:6,k:7}]’ as appinfo ) a ) pp lateral view explode(pp.str) ss as col ;
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目前 hive 支持的复合数据类型有以下几种： map (key1, value1, key2, value2, ...) Creates a map with the given key/value pairs struct (val1, val2, val3, ...) Creates a struct with the given field values. Struct field names will be col1, col2, ... named_struct (name1,
3. Hive 函数 3.1. 内置函数 内容较多，见《Hive官方文档》 官方文档 查看系统自带的函数 hive> show functions; 显示自带的函数的用法 hive> desc function upper; 详细显示自带的函数的用法 hive> desc function extended upper; 常用内置函数 # 字符串连接函数： concat select concat('
Apache Hive Length (字符串) Apache Hive Length 字符串操作 字符串长度函数：length 语法: length(string A) 返回值: int 说明：返回字符串A的长度 举例： hive> select length(‘abcedfg’) from a2data.test; 7 字符串反转函数：reverse 语法: reverse(string A) 返回值: string 说明：返回字符串A的反转结果 举例：
DWD层:4步建模 作用： 1）对用户行为数据进行解析 2）对核心数据进行判空过滤 3）对业务数据采用维度模型重新建模。 一、DWD层数据分析 首先DWD层数据都来源于ODS层。具体数据可分为两类 1）用户行为数据（多为json） 2) 业务数据 1、 用户行为数据 业务行为数据一般都是来源于前端页面的埋点日志信息 分为 启动日志 和普通日志 启动日志表中每行数据对应一个启动记录，一个启动记录应该包含日志中的公共信息和启动信息。先将所有包含start字段的日志过滤出来，然后使用get_json_object函数解析每个字段。 2、分析用户行为数据 主要通过 hive提供的 get_json_object(“json主题”，”$[i]”)进行提取分析;将获得的数据进行提取，存入表数据中
大数据实战项目的知识点 1、大数据集群环境的搭建 CentOS 6.8、 hadoop-2.7.3、 hive-0.13.1 zookeeper-3.4.10 kafka_2.10-0.10.2.0、 flume-ng-1.7.0 日志采集流程、 Spark 1.6.3 2、企业级大数据项目的架构搭建 Java、配置管理组件、JDBC辅助组件（内置数据库连接池）、Domain与DAO模型 scala：只适合用于编写一些比较纯粹的一些数据处理程序（比如说一些复杂的数据etl） 真正的讲师本人做
hive字符串函数 1. 字符串长度函数：length 语法: length(string A) 返回值: int 说明：返回字符串A的长度 举例：hive> select length('abcedfg') from lxw_dual; 7 2. 字符串反转函数：reverse 语法: reverse(string A) 返回值: string 说明：返回字符串A的反转结果 举例： hive> select reverse(abcedfg') from lxw_dual; gfdecba 3. 字符串连接
客路旅行（KLOOK）是一家专注于境外目的地旅游资源整合的在线旅行平台，提供景点门票、一日游、特色体验、当地交通与美食预订服务。覆盖全球100个国家及地区，支持12种语言和41种货币的支付系统,与超过10000家商户合作伙伴紧密合作，为全球旅行者提供10万多种旅行体验预订服务。KLOOK数仓RDS数据同步是一个很典型的互联网电商公司数仓接入层的需求。对于公司数仓，约60%以上的数据直接来源与业务数据库，数据库有很大一部分为托管的AWS RDS-MYSQL 数据库，有超100+数据库/实例。RDS直接通过来的数据通过标准化清洗即作为数仓的ODS层，公司之前使用第三方商业工具进行同步，限制为每隔8小时的数据同步，无法满足公司业务对数据时效性的要求，数据团队在进行调研及一系列poc验证后，最后我们选择Debezium+Kafka+Flink+Hudi的ods层pipeline方案，数据秒级入湖，后续数仓可基于近实时的ODS层做更多的业务场景需求。
hive字符串函数 1. 字符串长度函数：length 语法: length(string A) 返回值: int 说明：返回字符串A的长度 举例：hive> select length('abcedfg') from lxw_dual; 7 2. 字符串反转函数：reverse 语法: reverse(string A) 返回值: string 说明：返回字符串A的反转结果 举例： hive> select reverse(abcedfg') from lxw_dual; gfdecba 3. 字符串连接函数：concat 语法: concat(string A, string B…) 返回值: string 说明：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串 举例： hive> select concat('abc','def','gh') from lxw_dual; abcdefgh 4. 带分隔符字符串连接函数：concat_ws 语法: concat_ws(string SEP, string A, string B…) 返回值: string 说明：返回输入字符串连接后的结果，SEP表示各个字符串间的分隔符 举例： hive> select concat_ws(',','abc','def','gh') from lxw_dual; abc,def,gh 5. 字符串截取函数：substr,substring 语法: substr(string A, int start),substring(string A, int start) 返回值: string 说明：返回字符串A从start位置到结尾的字符串 举例： hive> select substr('abcde',3) from lxw_dual; cde hive> select substring('abcde',3) from lxw_dual; cde hive> selectsubstr('abcde',-1) from lxw_dual; （和ORACLE相同） e 6. 字符串截取函数：substr,substring 语法: substr(string A, int start, int len),substring(string A, intstart, int len) 返回值: string 说明：返回字符串A从start位置开始，长度为len的字符串 举例： hive> select substr('abcde',3,2) from lxw_dual; cd hive> select substring('abcde',3,2) from lxw_dual; cd hive>select substring('abcde',-2,2) from lxw_dual; de 7. 字符串转大写函数：upper,ucase 语法: upper(string A) ucase(string A) 返回值: string 说明：返回字符串A的大写格式 举例： hive> select upper('abSEd') from lxw_dual; ABSED hive> select ucase('abSEd') from lxw_dual; ABSED 8. 字符串转小写函数：lower,lcase 语法: lower(string A) lcase(string A) 返回值: string 说明：返回字符串A的小写格式 举例： hive> select lower('abSEd') from lxw_dual; absed hive> select lcase('abSEd') from lxw_dual; absed 9. 去空格函数：trim 语法: trim(string A) 返回值: string 说明：去除字符串两边的空格 举例： hive> select trim(' abc ') from lxw_dual; abc 10. 左边去空格函数：ltrim 语法: ltrim(string A) 返回值: string 说明：去除字符串左边的空格 举例： hive> select ltrim(' abc ') from lxw_dual; abc 11. 右边去空格函数：rtrim 语法: rtrim(string A) 返回值: string 说明：去除字符串右边的空格 举例： hive> select rtrim(' abc ') from lxw_dual; abc 12. 正则表达式替换函数：regexp_replace 语法: regexp_replace(string A, string B, string C) 返回值: string 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
大数据的 ETL(Extract-Transfer-Load) 过程的 Transfer 阶段，需要对 json 串数据进行转换“拍平”处理。
array：array中的数据为相同类型，例如，假如array A中元素['a','b','c']，则A[0]的值为'a'。
HIVE内置函数 一、内置函数 HIVE除了提供了类似mysql的sql的语法外，还提供了大量内置的函数，方便开发者来调用，编写功能丰富的处理程序。 1、内置运算符 1．关系运算符 运算符 类型 说明 A = B 所有原始类型 如果A与B相等,返回TRUE,否则返回FALSE A == B 无 失败，因为无效的语法。 SQL使用”=”，不使用”==”。 A <> B 所有原始类型 如果A不等于B返回TRUE,否则返回FALSE。如果A或B值为”NULL”，结果返回”NULL”。 A < B 所有原始
本文将通过构建三张表，几个SQL实例带大家掌握最常见的业务需求，同时这些实例也覆盖了面试中80%的考点。
比如event_value是一个json格式的字段，然后想获取里面的id作为单独一列
研究生三年，作为一名非计算机专业的学生，能够从一名纯小白(Python不会，机器学习没听说过)到最后校招拿到几个不错的offer，个人感觉可以给自己打个及格分吧。写本文的目的，一是对自己研究生阶段所学习的知识做一个总结，二是希望对那些刚接触机器学习，准备往这个方向发展的同学们提供一些可借鉴的经验。
写本文的目的，一是对自己研究生阶段所学习的知识做一个总结，二是希望对那些刚接触机器学习，准备往这个方向发展的同学们提供一些可借鉴的经验。
随着大数据时代的快速发展，企业每天需要存储、计算、分析数以万亿的数据，同时还要确保分析的数据具备及时性、准确性和完整性。面对如此庞大的数据体系，ETL工程师（数据分析师）如何能高效、准确地进行计算并供业务方使用，就成了一个难题。
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