hive json解析+正则匹配 双保险少踩坑
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长歌灯火时
2024-11-04 00:45:34
当处理JSON数据时，可能会遇到解析问题，如不规范的埋点或上报数据中的特殊字符导致解析失败。为确保数据完整性，我们需要采取双重策略：一是使用自动化工具排查和修复，二是利用Hive的JSON解析函数和正则表达式进行兜底。
首先，遇到解析问题时，应利用json识别工具定位问题源头，可能是录入错误，如额外的空格。建议产研团队优化录入界面，同时在底层进行过滤和规范化处理，减少这类问题的发生。
在Hive中，get_json_object函数是常见工具，例如`get_json_object('{"movie":"2804","rate":"5","timeStamp":"978300719","uid":"1"}', '$.rate')`可以获取'rate'的值。对于多列返回，可以使用`json_tuple`。对于数组，需先转为array类型，通过`explode()`函数处理，例如去除中括号和逗号，然后用`split()`函数分隔。
在某些特殊情况下，如遇到非标准JSON格式，正则匹配是个兜底选项。例如，通过`COALESC(json方法,正则方法)`，在JSON解析失败时，使用正则表达式识别数据，确保数据的准确性。具体正则内容和相关函数可参考相关文档。
总之，通过结合自动化工具排查、Hive的JSON解析技巧以及正则匹配，我们可以有效减少在处理JSON数据时的陷阱，确保数据的完整性和准确性。持续关注，我将定期分享更多关于机器学习、数据分析和实践应用的内容。
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