OpenX JSON SerDe - Amazon Athena

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

OpenX JSON SerDe

与 Hive JSON SerDe 一样,您可以使用 OpenX JSON 来处理 JSON 数据。这些数据还表示为用新行分隔的 JSON 编码文本的单行字符串。与 Hive JSON SerDe 一样,OpenX JSON SerDe 不允许 mapstruct 键名称中出现重复的键。

注意

SerDe 期望每个 JSON 文档都位于单行文本中,并且不使用行终止字符分隔记录中的字段。如果 JSON 文本采用美观的打印格式,当您在创建表后尝试对其进行查询时,可能会收到类似以下内容的错误消息:HIVE_CURSOR_ERROR: Row is not a valid JSON Object(HIVE_CURSOR_ERROR:行不是有效的 JSON 对象)或 HIVE_CURSOR_ERROR: JsonParseException: Unexpected end-of-input: expected close marker for OBJECT(HIVE_CURSOR_ERROR:JsonParseException:意外的输入结束:对象的预期关闭标记)。有关更多信息,请参阅 GitHub 上 OpenX SerDe 文档中的 JSON 数据文件

可选属性

与 Hive JSON SerDe 不同,OpenX JSON SerDe 还具有以下可选的 SerDe 属性,非常适合用于解决数据中的不一致问题。

ignore.malformed.json

可选。设置为 TRUE 时,可让您跳过格式错误的 JSON 语法。默认为 FALSE

dots.in.keys

可选。默认为 FALSE。设置为 TRUE 时,允许 SerDe 使用下划线替换键名称中的点。例如,如果 JSON 数据集包含名为 "a.b" 的键,您可以在 Athena 中使用此属性来定义列名 "a_b"。预设情况下(没有此 SerDe),Athena 不允许在列名中使用点。

case.insensitive

可选。默认为 TRUE。设置为 TRUE 时,SerDe 将所有大写列转换为小写。

要在数据中使用区分大小写的键名,请使用 WITH SERDEPROPERTIES ("case.insensitive"= FALSE;)。然后,对于每个非全部小写的键,请使用以下语法提供从列名到属性名的映射:

ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ("case.insensitive" = "FALSE", "mapping.userid" = "userId")

如果您有两个键(例如 URLUrl),并且二者在小写时是相同的,则可能会发生与以下内容类似的错误:

HIVE_CURSOR_ERROR: Row is not a valid JSON Object - JSONException: Duplicate key "url"(HIVE_CURSOR_ERROR:行不是有效的 JSON 对象 - JSONException:重复的键“url”)

要纠正此错误,请将 case.insensitive 属性设置为 FALSE,并将键映射到不同的名称,如以下示例所示:

ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ("case.insensitive" = "FALSE", "mapping.url1" = "URL", "mapping.url2" = "Url")
映射

可选。将列名映射到与列名不同的 JSON 键。当 JSON 数据包含作为关键字的键时,mapping 参数很有用。例如,如果您有名为 timestamp 的 JSON 键,请使用以下语法将该键映射到名为 ts 的列:

ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ("mapping.ts" = "timestamp")
将带有冒号的嵌套字段名称映射到与 Hive 兼容的名称

如果字段名称的 struct 中包含冒号,则可以使用 mapping 属性将该字段映射到与 Hive 兼容的名称。例如,假设您的列类型定义包含 my:struct:field:string,则可以通过在 WITH SERDEPROPERTIES 中加入以下条目来将定义映射到 my_struct_field:string

("mapping.my_struct_field" = "my:struct:field")

以下示例显示了对应的 CREATE TABLE 语句。

CREATE EXTERNAL TABLE colon_nested_field ( item struct<my_struct_field:string>) ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ("mapping.my_struct_field" = "my:struct:field")

示例:广告数据

以下示例 DDL 语句使用 OpenX JSON SerDe 基于 Hive JSON SerDe 示例中使用的相同示例在线广告数据创建表。在 LOCATION 子句中,将 myregion 替换为您运行 Athena 的区域的标识符。

CREATE EXTERNAL TABLE impressions ( requestbegintime string, adid string, impressionId string, referrer string, useragent string, usercookie string, ip string, number string, processid string, browsercokie string, requestendtime string, timers struct< modellookup:string, requesttime:string>, threadid string, hostname string, sessionid string ) PARTITIONED BY (dt string) ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe' LOCATION 's3://myregion.elasticmapreduce/samples/hive-ads/tables/impressions';

示例:反序列化嵌套 JSON

您可以使用 JSON SerDes 来解析更复杂的 JSON 编码数据。这要求使用 CREATE TABLE 语句,而这些语句使用 structarray 元素来表示嵌套结构。

以下示例根据具有嵌套结构的 JSON 数据创建 Athena 表。要在 Athena 中解析 JSON 编码的数据,请确保每个 JSON 文档都各占一行,并用换行符分隔。

此示例假定 JSON 编码的数据具有以下结构:

{ "DocId": "AWS", "User": { "Id": 1234, "Username": "bob1234", "Name": "Bob", "ShippingAddress": { "Address1": "123 Main St.", "Address2": null, "City": "Seattle", "State": "WA" }, "Orders": [ { "ItemId": 6789, "OrderDate": "11/11/2017" }, { "ItemId": 4352, "OrderDate": "12/12/2017" } ] } }

以下 CREATE TABLE 语句将 OpenX-JSONSerdestructarray 集合数据类型结合使用来建立对象组。每个 JSON 文档都在其自己的行上列出,并用换行符分隔。为了避免错误,所查询的数据不会在 struct 或映射键名称中包含重复的键。

CREATE external TABLE complex_json ( docid string, `user` struct< id:INT, username:string, name:string, shippingaddress:struct< address1:string, address2:string, city:string, state:string >, orders:array< struct< itemid:INT, orderdate:string > > > ) ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe' LOCATION 's3://mybucket/myjsondata/';