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网站开发招聘实习本周时事新闻概要10条

news 2026/4/7 2:19:30

网站开发招聘实习,本周时事新闻概要10条,祥安阁风水网是哪个公司做的网站,网站定制一、JSON 数据 JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，在不同的编程语言之间进行数据传输时非常通用和常用。JSON 格式简单直观，易于阅读和编写，并且可以被大多数编程语言轻松解析和生成。 1.…

一、JSON 数据

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，在不同的编程语言之间进行数据传输时非常通用和常用。JSON 格式简单直观，易于阅读和编写，并且可以被大多数编程语言轻松解析和生成。

1. JSON 特点

轻量级：JSON 的格式简单，数据量较小，适合网络传输。
可读性强：JSON 使用键值对来表示数据，非常直观，易于人类阅读和编写。
广泛支持：几乎所有的编程语言（如 JavaScript、Python、Java、C# 等）都支持 JSON，并且有内置或第三方库可以方便地解析和生成 JSON 数据。

2. JSON 的语法

对象：由 {} 包围，使用键值对表示数据，键和值之间用冒号 : 分隔，键值对之间用逗号 , 分隔。
```
{"name": "John Doe","age": 30,"email": "john.doe@example.com"
}
```
值的类型：可以是字符串、数字、对象、数组、布尔值（true/false）或 null，甚至可以继续嵌套json。
```
{"string": "hello","number": 123,"object": {"key": "value"},"array": [1, 2, 3],"boolean": true,"null_value": null
}
```

3. JSON 在 Hive 中的使用

在 Hive 中，处理 JSON 数据非常常见，可以使用 get_json_object() 等函数来解析和提取 JSON 数据中的信息。

`get_json_object()`

get_json_object() 函数用于从 JSON 字符串中提取指定路径的数据。

示例数据文件

假设有一个名为 users.json 的文件，内容如下：

1,{"name": "John", "age": 30}
2,{"name": "Jane", "age": 25}

导入数据到 Hive 表

首先，我们创建一个表 users 并将数据导入到该表中：

-- 创建表
CREATE TABLE users (user_id INT,user_info STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ',';-- 加载数据
LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/users.json' INTO TABLE users;

然后，使用 get_json_object() 从 JSON 字符串中提取用户的名称和年龄：

SELECTuser_id,get_json_object(user_info, '$.name') as name,get_json_object(user_info, '$.age') as age
FROMusers;

示例结果

user_id	name	age
1	John	30
2	Jane	25

二、HIVE的JSON 数据处理

在本案例中，我们将介绍如何从JSON格式的数据中提取时间、城市和人名，并将提取的数据进行进一步处理。

示例数据格式

数据表 yizu 中的 cot 字段示例：

1   {"time": 1672531199000, "sex": "male", "searchValue": [{"province": "广东", "city": "深圳"}, "张三"]}
2   {"time": 1672531199001, "sex": "female", "searchValue": [{"province": "北京", "city": "北京"}, "李四"]}
3   {"time": 1672531199002, "sex": "male", "searchValue": [{"province": "上海", "city": "上海"}, "王五"]}
4   {"time": 1672531199003, "sex": "female", "searchValue": [{"province": "江苏", "city": "南京"}, "赵六"]}
5   {"time": 1672531199004, "sex": "male", "searchValue": [{"province": "浙江", "city": "杭州"}, "孙七"]}

第一步：提取数据

提取时间

SELECT FROM_UNIXTIME(FLOOR(CAST(get_json_object(cot, '$.time') AS BIGINT)/1000)) AS time
FROM yizu;

结果：

+---------------------+
|        time         |
+---------------------+
| 2023-01-01 00:59:59 |
| 2023-01-01 01:00:00 |
| 2023-01-01 01:00:01 |
| 2023-01-01 01:00:02 |
| 2023-01-01 01:00:03 |
+---------------------+

提取城市

SELECT get_json_object(cot, '$.searchValue[0].city') AS city
FROM yizu;

结果：

+--------+
|  city  |
+--------+
|  深圳  |
|  北京  |
|  上海  |
|  南京  |
|  杭州  |
+--------+

提取人名

SELECT get_json_object(cot, '$.searchValue[1]') AS name
FROM yizu;

结果：

+------+
| name |
+------+
| 张三 |
| 李四 |
| 王五 |
| 赵六 |
| 孙七 |
+------+

整合查询

SELECT FROM_UNIXTIME(FLOOR(CAST(get_json_object(cot, '$.time') AS BIGINT)/1000)) AS time,get_json_object(cot, '$.searchValue[0].city') AS city,get_json_object(cot, '$.searchValue[1]') AS name
FROM yizu;

结果：

+---------------------+--------+------+
|        time         |  city  | name |
+---------------------+--------+------+
| 2023-01-01 00:59:59 |  深圳  | 张三 |
| 2023-01-01 01:00:00 |  北京  | 李四 |
| 2023-01-01 01:00:01 |  上海  | 王五 |
| 2023-01-01 01:00:02 |  南京  | 赵六 |
| 2023-01-01 01:00:03 |  杭州  | 孙七 |
+---------------------+--------+------+

第二步：数据处理

使用concat_ws将数据合并为字符串

SELECT concat_ws(',', FROM_UNIXTIME(FLOOR(CAST(get_json_object(cot, '$.time') AS BIGINT)/1000)),get_json_object(cot, '$.searchValue[0].city'),get_json_object(cot, '$.searchValue[1]')) AS new_c
FROM yizu;

结果：

+-----------------------+
|         new_c         |
+-----------------------+
| 2023-01-01 00:59:59,深圳,张三 |
| 2023-01-01 01:00:00,北京,李四 |
| 2023-01-01 01:00:01,上海,王五 |
| 2023-01-01 01:00:02,南京,赵六 |
| 2023-01-01 01:00:03,杭州,孙七 |
+-----------------------+

使用split将字符串切割为数组

SELECT split(concat_ws(',',FROM_UNIXTIME(FLOOR(CAST(get_json_object(cot, '$.time') AS BIGINT)/1000)),get_json_object(cot, '$.searchValue[0].city'),get_json_object(cot, '$.searchValue[1]')), ',') AS new_c
FROM yizu;

结果：

+------------------------------------------------+
|                    new_c                       |
+------------------------------------------------+
| ["2023-01-01 00:59:59", "深圳", "张三"]         |
| ["2023-01-01 01:00:00", "北京", "李四"]         |
| ["2023-01-01 01:00:01", "上海", "王五"]         |
| ["2023-01-01 01:00:02", "南京", "赵六"]         |
| ["2023-01-01 01:00:03", "杭州", "孙七"]         |
+------------------------------------------------+

使用explode将数组转换为多行显示

SELECT id, c1
FROM (SELECT id,split(concat_ws(',',FROM_UNIXTIME(FLOOR(CAST(get_json_object(cot, '$.time') AS BIGINT)/1000)),get_json_object(cot, '$.searchValue[0].city'),get_json_object(cot, '$.searchValue[1]')), ',') AS new_cFROM yizu
) a
LATERAL VIEW EXPLODE(new_c) lv AS c1;

结果：

+----+-------------------+
| id |        c1         |
+----+-------------------+
|  1 | 2023-01-01 00:59:59|
|  1 | 深圳              |
|  1 | 张三              |
|  2 | 2023-01-01 01:00:00|
|  2 | 北京              |
|  2 | 李四              |
|  3 | 2023-01-01 01:00:01|
|  3 | 上海              |
|  3 | 王五              |
|  4 | 2023-01-01 01:00:02|
|  4 | 南京              |
|  4 | 赵六              |
|  5 | 2023-01-01 01:00:03|
|  5 | 杭州              |
|  5 | 孙七              |
+----+-------------------+

查看全文

http://www.hkea.cn/news/178628/