查阅hive的UDF函数指南可知，虽然udf中的get_json_object和json_tuple能对json解析，但有时候没法实现复杂业务扩展，同时也没有UDF对JSON数组的解析，因此，很多时候需要自己实现解析JSON的UDF，写UDF中如果使用大量开源库（例如fastjson或gson）则会直接导致生成的jar依赖较大，并不是最理想的，本博文查阅了hive源码，发现hive内部用JSONObject和JSONArray解析json对象，则我们同样可以使用这两个对象解析即可，本文旨在提供一个可调用json对象和数组的解析udf，并提供复杂json的解析，而不是替代get_json_object等内置函数。
一、JSONObject解析JSON对象

package com.jd.bdp.util.udf;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
import org.json.JSONTokener;
/**
 * JSON对象解析UDF
 * date:2017-04-20
 */
public class GetJsonObject extends UDF {
    /**
     * 解析json并返回对应的值。例如
     add jar jar/bdp_udf_demo-1.0.0.jar;
     create temporary function getJsonObject as 'com.jd.bdp.util.udf.GetJsonObject';
     select getJsonObject(json字符串,key值)
     * @param jsonStr
     * @param objName
     * @return
     */
    public String evaluate(String jsonStr,String objName) throws JSONException {
        if(StringUtils.isBlank(jsonStr)|| StringUtils.isBlank(objName)){
            return null;
        }
        JSONObject jsonObject = new JSONObject(new JSONTokener(jsonStr));
        Object objValue = jsonObject.get(objName);
        if(objValue==null){
            return null;
        }
        return objValue.toString();
    }
}

二、JSONArray解析JSON数组对象
　　对json数组字符串的解析，最关键的是生成子json字符串对象，之后往往需要配合上文中getJsonObject或get_json_object进行子json字符串对象读取数据了。下面代码实现了解析json字符串数组对象生成子json字符串对象数组。

package com.jd.bdp.util.udf;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONTokener;
import java.util.ArrayList;
/**
 * JSON数组对象解析UDF
 * date:2017-04-20
 */
public class GetJsonArray extends UDF {
    /**
     * 解析json并返回对应子json字符串数组,例如
     add jar jar/bdp_udf_demo-1.0.0.jar;
     create temporary function getJsonArray as 'com.jd.bdp.util.udf.GetJsonArray';
     select getJsonArray(json字符串)
     * @param jsonArrayStr
     * @return
     * @throws HiveException
     */
    public ArrayList<Text> evaluate(String jsonArrayStr) throws JSONException {
        if(StringUtils.isBlank(jsonArrayStr)||StringUtils.isBlank(jsonArrayStr)){
            return null;
        }
        ArrayList<Text> textList = new ArrayList<Text>();
        if(!jsonArrayStr.trim().startsWith("[")){
            textList.add(new Text(jsonArrayStr));
        }else{
            JSONArray jsonArray = new JSONArray(new JSONTokener(jsonArrayStr));
            Text[] jsonTexts = new Text[jsonArray.length()];
            for(int i=0;i<jsonArray.length();i++){
                String json = jsonArray.getJSONObject(i).toString();
                textList.add(new Text(json));
            }
        }
        return textList;
    }
}

三、两个UDF的配合使用过程
添加自定义函数

add jar jar/bdp_udf_demo-1.0.0.jar;
create temporary function getJsonObject as 'com.jd.bdp.util.udf.GetJsonObject';
create temporary function getJsonArray as 'com.jd.bdp.util.udf.GetJsonArray';

在hql中使用自定义UDF函数
本场景是对fdm_janc2_product_1_chain表中的productioninfo中json字符串数组解析，并使用lateral view explode对生成的子json字符串数组列转行，最后对子json字符串解析读取数据。

select 
        getJsonObject(adtable.info,'factoryAddress') factoryAddress,
        getJsonObject(adtable.info,'factoryName') factoryName,
        getJsonObject(adtable.info,'factoryQs') factoryQs,
        *
from
(
        select * from fdm.fdm_janc2_product_1_chain where dp = 'ACTIVE'
)dtl lateral view explode(getJsonArray(productioninfo)) adtable as info