使用 hive/sql 和 spark 读取 json 键值

Posted 2023-04-15

【中文标题】使用 hive/sql 和 spark 读取 json 键值

【英文标题】：read json key-values with hive/sql and spark

【发布时间】：2015-01-13 21:11:20

【问题描述】：

我正在尝试将此 json 文件读入配置单元表，***键即 1,2..，此处不一致。

    "1":"\"time\":1421169633384,\"reading1\":130.875969,\"reading2\":227.138275",
    "2":"\"time\":1421169646476,\"reading1\":131.240628,\"reading2\":226.810211",
    "position": 0

我只需要我的蜂巢表中的时间和读数 1,2，因为列会忽略位置。 我还可以组合使用 hive 查询和 spark map-reduce 代码。 谢谢你的帮助。

更新，这是我正在尝试的

val hqlContext = new HiveContext(sc)

val rdd = sc.textFile(data_loc)

val json_rdd = hqlContext.jsonRDD(rdd)
json_rdd.registerTempTable("table123")
println(json_rdd.printSchema())
hqlContext.sql("SELECT json_val from table123 lateral view explode_map( json_map(*, 'int,string')) x as json_key, json_val ").foreach(println)

它会抛出以下错误：

Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$ParseException: Failed to parse: SELECT json_val from temp_hum_table lateral view explode_map( json_map(*, 'int,string')) x as json_key, json_val
    at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.createPlan(HiveQl.scala:239)
    at org.apache.spark.sql.hive.ExtendedHiveQlParser$$anonfun$hiveQl$1.apply(ExtendedHiveQlParser.scala:50)
    at org.apache.spark.sql.hive.ExtendedHiveQlParser$$anonfun$hiveQl$1.apply(ExtendedHiveQlParser.scala:49)
    at scala.util.parsing.combinator.Parsers$Success.map(Parsers.scala:136)
    at scala.util.parsing.combinator.Parsers$Success.map(Parsers.scala:135)
    at scala.util.parsing.combinator.Parsers$Parser$$anonfun$map$1.apply(Parsers.scala:242)
    at scala.util.parsing.combinator.Parsers$Parser$$anonfun$map$1.apply(Parsers.scala:242)
    at scala.util.parsing.combinator.Parsers$$anon$3.apply(Parsers.scala:222)

【问题讨论】：

您希望输出看起来像什么的示例将非常有帮助。

输出表示例："time","reading1","reading2"\n 1421169633384 , 130.875969, 227.138275\n 1421169646476, 131.240628, 226.810211

【参考方案1】：

如果您将“1”和“2”（键名）重命名为“x1”和“x2”（在 json 文件或 rdd 中），这将起作用：

val resultrdd = sqlContext.sql("SELECT x1.time, x1.reading1, x1.reading1, x2.time, x2.reading1, x2.reading2 from table123  ")
resultrdd.flatMap(row => (Array( (row(0),row(1),row(2)), (row(3),row(4),row(5)) )))

这将为您提供一个包含时间、读数 1 和读数 2 的元组 RDD。如果您需要 SchemaRDD，您可以将其映射到 flatMap 转换中的案例类，如下所示：

case class Record(time: Long, reading1: Double, reading2: Double)
resultrdd.flatMap(row => (Array( Record(row.getLong(0),row.getDouble(1),row.getDouble(2)), 
        Record(row.getLong(3),row.getDouble(4),row.getDouble(5))  )))
val schrdd = sqlContext.createSchemaRDD(resultrdd)

更新：

在嵌套键多的情况下，可以这样解析行：

val allrdd = sqlContext.sql("SELECT * from table123")
allrdd.flatMap(row=>
    var recs = Array[Record](); 
    for(col <- (0 to row.length-1))  
        row(col) match  
            case r:Row => recs = recs :+ Record(r.getLong(2),r.getDouble(0),r.getDouble(1)); 
            case _ => ; 
         
    ; 
    recs 
)

【讨论】：

密钥一直到 1,2...240。所以做 x1.time 等可能行不通。

这是我所做的抛出错误allrdd.registerTempTable("vals") ; sqlContext.sql("select reading1 from vals LIMIT 10 ").collect.foreach(println)我错过了什么吗？

allrdd 包含 Record 元素的列表。 json 文件中的每一行都将映射到多个 Record 元素，具体取决于您拥有多少***键（1,2 等）。 allrdd 不是 SchemaRDD，因此您不能将其注册为临时表。你没有在你的问题中说你打算如何使用这些数据，但这正是你所要求的......