一、将hive表数据查询出来转为json对象输出

1、将查询出来的数据转为一行一行，并指定分割符的数据

2、使用UDF函数，将每一行数据作为string传入UDF函数中转换为json再返回

1、准备数据

2、查询出来的数据转为一行一行，并指定分割符的数据

3、准备UDF函数

package com.laotou;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;

/**
* @Author:
* @Date: 2019/8/9
*/
public class HiveJsonOut extends UDF{public static String evaluate(String jsonStr) throws JSONException {
String[] split = jsonStr.split(",");
JSONObject result = new JSONObject();
result.put("key", split[0]);
result.put("value", split[1]);
return String.valueOf(result);
}
}

package com.laotou;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;

/**
* @Author:
* string转json:{"notifyType":13,"notifyEntity":{"school":"小学","name":"张三","age":"13"}}
* @Date: 2019/8/14
*/
public class Record2Notify extends UDF {
private static final String split_char = "!";
private static final String null_char = "\002";

public static String evaluate(int type, String line) throws JSONException {  
    if (line == null) {  
        return null;  
    }  
    JSONObject notify = new JSONObject();  
    JSONObject entity = new JSONObject();  
    notify.put("notifyType", type);  
    String\[\] columns = line.split(split\_char, -1);  
    int size = columns.length / 2;  
    for (int i = 0; i < size; i++) {  
        String key = columns\[i\*2\];  
        String value = columns\[i\*2+1\];  
        if (isNull(key)) {  
            throw new JSONException("Null key.1111111111");  
        }  
        if (!isNull(value)) {  
            entity.put(key, value);  
        }  
    }  
    notify.put("notifyEntity", entity);

    return notify.toString();  
}

private static boolean isNull(String value) {  
    return value == null || value.isEmpty() || value.equals(null\_char);  
}

public static void main(String\[\] args) throws JSONException {  
    System.out.println(evaluate(13,"name!张三!age!13!school!小学"));  
}  

}

二、将hive表数据查询出来转为json数组输出

思路：

1、使用UDF函数（见上面内容）将查询出来的每一条数据转成json对象

select getJsonOut(concat_ws(',',key,value)) as content from test1

2、将第一步查询的结果进行列转行，并设置为逗号进行分割，得到如下字符串

select concat_ws('!!',collect_list(bb.content)) as new_value
from
(select getJsonOut(concat_ws(',',key,value)) as content from test1) bb;

结果如图：

3、使用UDF函数（JsonArray）将第2步中得到的字符串放入数组对象,准备UDF函数

package com.laotou;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;

/**
* create temporary function getJsonArray as 'com.laotou.HiveJson';
* @Author:
* @Date: 2019/8/9
*/
public class HiveJson extends UDF{
public static JSONArray evaluate(String jsonStr) throws JSONException {
String[] split = jsonStr.split("!!");
JSONArray jsonArray = new JSONArray();
jsonArray.put(split[0]);
jsonArray.put(split[1]);
jsonArray.put(split[2]);
jsonArray.put(split[3]);
return jsonArray;
}

}

4、测试

select getJsonArray(new_value) from
(select cast(concat_ws('!!',collect_list(bb.content)) as string) as new_value from
(select getJsonOut(concat_ws(',',key,value)) as content from test1) bb) cc;