Hive是一個(gè)基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，支持大數(shù)據(jù)分析和處理。Hive可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射到Hadoop文件系統(tǒng)中的表中，并提供了類SQL查詢的接口來查詢數(shù)據(jù)。同時(shí)，Hive也支持處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如JSON。

在Hive中查詢JSON數(shù)據(jù)，需要使用Hive JSON SerDe插件。SerDe即序列化和反序列化器，可以將JSON數(shù)據(jù)序列化成表格形式。安裝Hive JSON SerDe插件后，就可以在Hive中使用JSON數(shù)據(jù)了。

ADD JAR /path/to/hive-json-serde.jar;
CREATE EXTERNAL TABLE sample_table (
id INT,
name STRING,
age INT,
address STRUCT<
street: STRING,
city: STRING,
zip: INT>,
phoneNumbers ARRAY,
emails ARRAY>)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.JsonSerde'
WITH SERDEPROPERTIES ('ignore.malformed.json' = 'true')
LOCATION '/path/to/sample_table/';

以上代碼示例展示了如何在Hive中創(chuàng)建一個(gè)外部表，將JSON數(shù)據(jù)映射成表格形式。其中，ROW FORMAT SERDE指定序列化和反序列化的類為JsonSerde。SERDEPROPERTIES為序列化和反序列化器配置屬性，’ignore.malformed.json’是一個(gè)常用屬性，表示如果JSON數(shù)據(jù)格式不正確，忽略這些數(shù)據(jù)，不會(huì)影響整個(gè)查詢。

查詢JSON數(shù)據(jù)可以使用Hive內(nèi)置的各種函數(shù)，如get_json_object，json_tuple等。

SELECT id, name, phone_num 
FROM sample_table
LATERAL VIEW explode(phoneNumbers) ph AS phone_num
WHERE phone_num LIKE '202%';

以上代碼展示了如何使用LATERAL VIEW和explode函數(shù)來查詢JSON中的數(shù)組數(shù)據(jù)。phoneNumbers是一個(gè)數(shù)組字段，使用explode將數(shù)組展開成多個(gè)行，再使用LATERAL VIEW將展開后的數(shù)據(jù)連接到原表中，實(shí)現(xiàn)查詢。

在使用Hive查詢JSON數(shù)據(jù)時(shí)，需要注意JSON格式的正確性，以及數(shù)據(jù)量是否過大導(dǎo)致查詢效率低下。若JSON數(shù)據(jù)格式不正確，可以嘗試使用ignore.malformed.json屬性。若數(shù)據(jù)量過大，可以考慮使用序列化和反序列化的自定義函數(shù)，提高查詢效率。