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hive表如何指定数据为json

在Hive表中，可以使用serde来指定数据为JSON格式。Serde是Hive中的一个序列化和反序列化库，用于将数据从Hive表中读取和写入到表中。

通过在创建表时指定serde的类型为org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe，就可以将数据解析为JSON格式。同时，在查询数据时，也可以使用JSON格式的函数和语法来处理数据。

这种方式可以方便地将Hive表中的数据与其他JSON格式的数据进行集成和交互。

hive中怎么查看一个函数的详细信息

　　如果是规整的json字符串，可以先使用Hive函数get_json_object取出dySub　　后面的数字，再做sum。　　另外也可以使用Hive函数regexp_extract，使用正则表达式抽取出dySub　　后面的数字。具体可以搜索一下"lxw的大数据田地 hive函数大全"，里面有每种函数的详细用法。　　hivesql sql — 获取指定hive表或指定文件中所有hive表的DDL，如果有按天的分区则默认执行最近7天的分区DDL。同时，table支持符合sql语法的正则表达式，如果有多个表匹配，则提示用户选择(使用file则自动关闭该交互功能)。

greenplum和hive的区别

1.Greenplum是MPP数据库,适合处理传统的结构化、半结构化数据库,可以处理PB级别数据。Hive是SQl on Hadoop,是分布式数据库,适合处理超大规模数据,比如100个节点以上。小规模集群下速度比较慢,一般适合做离线计算。

2.使用场景; 离线计算:1PB数据以下,只有结构化数据,Greenplum首选。非结构化数据,用MapReduce或者Spark处理。处理后的结果放到Greenplum中查询。1PB以上数据,其实非结构化数据偏多,用Spark/Mapreduce处理,GP查询。看上去Hive是先指定Partition方式,再在相同的Partition内部调用hash函数;GreenPlum是先指定Hash方式,在Hash分片内部,指定不同的分区方式。

Hive是两种不同的数据存储和处理技术，它们在以下几个方面存在区别：

数据存储方式：

Greenplum：Greenplum是一种基于关系型数据库的数据存储系统，它使用分布式架构来存储和处理结构化数据。它支持SQL查询和事务处理，并提供高性能的并行处理能力。

Hive：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它使用分布式文件系统（如HDFS）来存储数据。Hive将数据存储为表格，并使用类似SQL的查询语言（HiveQL）来进行数据查询和分析。

数据处理方式：

Greenplum：Greenplum使用MPP（Massively Parallel Processing）架构，将数据分布在多个节点上进行并行处理。它支持复杂的SQL查询和高级分析功能，适用于大规模数据处理和复杂的数据分析任务。

Hive：Hive使用MapReduce框架进行数据处理，将查询转化为一系列MapReduce作业来执行。它适用于批量处理和离线分析，对于实时性要求较高的场景可能不太适合。

数据类型和语法：

Greenplum：Greenplum支持丰富的数据类型，包括数值、字符串、日期时间、数组等。它使用标准的SQL语法进行数据查询和操作。

Hive：Hive支持基本的数据类型，但相对较少。它使用HiveQL作为查询语言，类似于SQL，但语法上有一些差异和限制。

生态系统和扩展性：

Greenplum：Greenplum是一个完整的数据仓库解决方案，提供了丰富的工具和功能来支持数据管理、查询优化、安全性等方面的需求。它可以与其他工具和平台集成，如ETL工具、BI工具等。