navicat 软件中进行数据转换操作 众所周知 wordpress 使用的是 mysql 数据库，那么json是不能直接用的，所以需要再到上述网站将 json 转换为 sql 格式，最后在 phpmyadmin...在 convertjson.com/json-to-sql 转换为 sql 数据库文件后重新导入到 wordpress 数据库查看运行测试。...然后在 navicat mysql 编辑器中右键运行 sql 文件导入 wp_comments.sql 文件（需要将原有数据删除，在设计表选项卡中将自动递增设置为1），之后将已关联 commetn_post_ID...($utc_date)) 转换为普通日期格式 Y-m-d H:i:s 后再导入到 sql 文件，参考上方UTC时间格式化）（⚠️注意：若导入时候数据映射步骤显示不全，则表示 json 对象中的首行中未包含缺失的数据...（2k+数据执行时长大概在 5s） 导入完成后将处理好的数据表右键转储为 sql 文件（包含数据和结构）导出为 sql 后再导入到 wordpress 数据库即可覆盖 wp_comments 数据表即可
该端口较多的是运用在API接口调用集成方案的项目当中，我们以百思买项目为例，知行之桥将接收到的百思买的EDI报文首先映射为XML格式文件，最后再通过JSON端口转换为Json；用户给百思买发送数据时，也会将...比如，当自定义设置为PO时，如下图所示，输出XML的根元素为PO：二、设置单个数组节点也带有数组符号XML转JSON时，若只有一行明细，此时JSON端口转出的Json文件中，单行明细以JSON对象输出，...具体的设置是这样的，以此工作流为例，在JSON端口前一般都连有XML MAP端口，该端口进行的操作是将指定格式的XML文件，映射为符合用户具体需求的XML文件。...此示例中为明细元素poDetail以及其中嵌套的poSubDetail数组都加上了[]。三、设置Json字段类型XML转JSON时，默认情况下，转换得到的JSON中，所有的数据类型都是字符串类型。...可以在JSON端口前连接的XML MAP端口的目标XML中，找到具体字段，右键选择为其添加属性，属性为json:type，值为想要的数据类型，这里我们示例number类型。
（Kettle里面没varchar类型尽量少用） 1．选择合适的数据库连接 2．选择目标表 3．勾选增加创建表语句和每个语句另起一行 4．填写输出文件的路径和文件名 5．扩展名默认为sql，这个不需要更改...原始数据： 1．选择扁平化的字段 2．填写目标字段，字段个数跟每个分组的数据一致 3.3.12 列转行 列转行，顾名思义多列转一行，就是如果数据一列有相同的值，按照指定的字段，将其中一列的字段内容变成不同的列...，然后把多行数据转换为一行数据的过程。...行转列 行转列，一行转多列，就是把数据字段的字段名转换为一列，把数据行变为数据列。...任务：将数据按照工资字段进行判断，将工资在20000及以上的数据输出到一个excel中，将工资小于20000的输出到另外一个excel中 原始数据： 1.在下面先填写数据的判断条件 2.然后再上面选择下判断条件为
为了实现与Hive兼容，Shark在HiveQL方面重用了Hive中HiveQL的解析、逻辑执行计划、执行计划优化等逻辑；可以近似认为仅将物理执行计划从MapReduce作业替换成了Spark作业，通过...Dataframe 是 Dataset 的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 Dataframe 转换为 Dataset。...语句操作 支持一些方便的保存方式，比如保存成csv、json等格式 基于sparksql引擎构建，支持代码自动优化 DataFrame与DataSet的区别 DataFrame： DataFrame每一行的类型固定为...如果使用DataFrame，你在也就是说，当你在 DataFrame 中调用了 API 之外的函数时，编译器就可以发现这个错。...RDD转DataFrame、Dataset RDD转DataFrame：一般用元组把一行的数据写在一起，然后在toDF中指定字段名。 RDD转Dataset：需要提前定义字段名和类型。 2.
注意Excel工作表有且只有第一行为字段名，字段不能重名。...在项目执行过程中， 本步骤每执行一次，从Excel工作表中读取一行数据，分别保存在对应的以字段命名的浏览器变量中。...如果需要读取整个文档，只需要循环执行本步骤，直到最后一行数据读取完成后自动停止操作。 数据已读取到浏览器变量中，怎样赋值给JavaScript变量呢？...浏览器变量是以大括号括起来的部份，内容为变量名称，在执行JavaScript前，浏览器自动将浏览器变量替换为其值。...最后输入查询数据的Sql语句执行，在运行结果框里显示返回的数据表。成功执行Sql查询语句后，浏览器把返回的数据表转换为json格式，保存在浏览器变量中，以供其它步骤调用数据。
（定义对数据操作的容器，数据操作就是数据从输入到输出的一个过程，可以理解为比作业粒度更小一级的容器，我们将任务分解成作业，然后需要将作业分解成一个或多个转换，每个转换只完成一部分工作。...一个步骤有如下几个关键的步骤特性： 步骤需要有一个同一的名字，这个名字在转换范围内唯一 每个步骤都会读，写数据行（唯一的例外就是“生成记录”步骤，该步骤只写数据） 步骤将数据写到一个或者多个相关联的输出跳...的布尔值 Binary：二进制字段可以包含图片，声音，视频及其他类型的二进制数据 数据行–元数据： 每个步骤对在输出数据行时都有对字段的描述，这种描述就是数据行的元数据。...列转行（控件）就是如果数据一列有相同的值，按照指定的字段，把多行数据转换为一行数据.去除一些原来的列名，把一列数据变成字段。...（列转行之前对数据流进行排序） 行转列（控件）就是把数据字段额字段名转换为一列，把数据行变成数据列。 行扁平化（控件） 把同一组的多行数据合并为一行。
---- 在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的，如开发人员对APP上的页面进行埋点时，会将多个字段存放在一个json数组中，因此数据平台调用数据时，要对埋点数据进行解析。...A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。...示例： hive> select regexp_replace('foobar', 'oo|ar', ''); OK fb 上述示例将字符串中的 oo 或 ar 替换为''。...数组两边的中括号去掉 '\\}\\,\\{' , '\\}\\;\\{'), 将json数组元素之间的逗号换成分号...，lateral view首先为原始表的每行调用UDTF，UDTF会把一行拆分成一行或者多行，lateral view在把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。
什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称； DataSet是强类型的。...DataFrame也可以叫DataSet[Row]，每一行类型都是Row，不解析每一行究竟有那些字段，每个字段又是什么类型无从得知，只能通上面提到的getAs方法或者共性的第七条的模式匹配来拿出特定的字段...，而DataSet中每一行是什么类型是不一定的，在自定义了case class 之后可以自由获得每一行信息。...目的：Spark读写Json数据，其中数据源可以在本地也可以在HDFS文件系统注意：这个JSON文件不是一个传统的JSON文件，每一行都得是一个JSON串。
事实上，结果集的每一行都可以看做若干由字段名和其对应值组成的键值对集合。这种键值对结构很容易让我们想起Json格式。因此，这里选用Json格式作为结果集每一行的格式化模板。...根据这一想法，我们可以实现将结果集格式化为若干Json对象，并将Json对象转化为字符串存入Redis的代码： [cpp] view plaincopy // 该函数把结果集中的每一行转换为一个...Json格式的字符串，将这些Json字符串存入STRING， // 每个STRING对应结果集中的一行 while (resultset->next()) { string redis_row_key...如果Redis中不存在这样一个集合，说明要找的结果集不在Redis中，所以需要执行相应的sql语句，在Mysql中查询到相应的结果集，然后按照上面所说的办法把结果集中的每一行以字符串或哈希的形式存入Redis...在Redis中查找相应结果集的代码如下： [cpp] view plaincopy // 该函数根据sql语句在Redis中查询相应的结果集，并返回结果集中每一行所对应的数据结构的键 vector
Fileds选项设置： （5）点击“Get Fields获取字段”按钮，在字段列表上选择出此文件的所有字段。然后，在各个字段的“长度”中，输入“15”，表示每个输出字段的长度为15字节。...但是它有一个问题，就是打完一行换行的时候，要用去0.2秒，正好可以打两个字符。要是在这0.2秒里面，又有新的字符传过来，那么这个字符将丢失。...WIN系统下，这两个字符就是表现的本义，在UNIX类系统，换行\n就表现为光标下一行并回到行首，在MAC上，\r就表现为回到本行开头并往下一行，至于ENTER键的定义是与操作系统有关的。...json数据，.missions…id表示获取该文件中missions下的子元素的中的id子元素。...data .missions…data 中表示json数据，.missions…data表示获取该文件中missions下的子元素的中的data子元素。
数据，现需要将以上 json 串数据解析为如下结构数据： user_id name age 1 小琳 16 2 小刘 18 3 小明 20 在进行解析之前，先来了解下面两个函数的使用方法。...A 中的符合正则表达式 B 的部分替换为 C。...注意：当字符串 A 中有一些特殊字符时，在正则表达式 B 中要使用转义字符。 举例 sql语句： select regexp_replace('hello world!', '\\ |\\!'...数组两边的中括号去掉 '\\}\\,\\{' , '\\}\\;\\{'), 将json数组元素之间的逗号换成分号...lateral view 首先为原始表的每行调用 UDTF，UDTF 会把一行拆分成一行或者多行，lateral view 在把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。
Max Rows Per Flow File （每个FlowFile行数） 0 在一个FlowFile文件中的数据行数。通过这个参数可以将很大的结果集分到多个FlowFile中。...通过以上配置好连接mysql如下： 配置其他属性如下： 二、配置“ConvertAvroToJSON”处理器 此处理器是将二进制Avro记录转换为JSON对象，提供了一个从Avro字段到...JSON字段的直接映射，这样得到的JSON将具有与Avro文档相同的层次结构。...none array 如何解析Json对象，none:解析Json将每个Json对象写入新行。...如果想要存入HDFS文件为多行而不是一行，可以将“CovertAvroToJson”处理器属性“JSON container options”设置为none，直接解析Avro文件得到一个个json数据，
每个数据记录都使用其结构信息进行扩充。 半结构化数据格式的好处是，它们在表达数据时提供了最大的灵活性，因为每条记录都是自我描述的。...方法底层还是调用text方法，先加载数据封装到DataFrame中，再使用as[String]方法将DataFrame转换为Dataset，实际中推荐使用textFile方法，从Spark 2.0开始提供...无论是text方法还是textFile方法读取文本数据时，一行一行的加载数据，每行数据使用UTF-8编码的字符串，列名称为【value】。 ...默认值为false，如果数据文件首行是列名称，设置为true 3）、是否自动推断每个列的数据类型：inferSchema 默认值为false，可以设置为true 官方提供案例： 当读取CSV/... * csv\tsv格式数据，每个文件的第一行（head, 首行），字段的名称（列名） */ // TODO: 读取CSV格式数据 val
4）样例类被用来在 DataSet 中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到 DataSet 中的字段名称。...DataFrame 也可以叫 Dataset[Row]，即每一行的类型是 Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的 getAS 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段...而 DataSet 中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了 case class 之后可以很自由的获得每一行的信息。...支持通过两种方式将存在的 RDD 转换为 DataSet，转换的过程中需要让 DataSet 获取 RDD 中的 Schema 信息。...注意：这个 JSON 文件不是一个传统的 JSON 文件，每一行都得是一个 JSON 串。
尤其是正则替换和正则提取，在日常业务中使用频率极高，所以掌握一定的正则知识是必要的。限于篇赋，这两点在后续的SQL实战中再做详细介绍。...列转多行 表生成函数 Tkey,Tvalue explode(MAP m) 将一列的map各键-值转为多行 表生成函数 int,T posexplode(ARRAYa) 将一列的数组各元素位置...缺省时默认为NULL操作上理解为：将col向下滞后n行分析函数lead(col, n, DEFAULT) over()与lag相反操作上可理解为：将col向上滞前n行分析函数first_value(col...有问题，找数仓准行～ group强化 相信大家在Excel（或Tableau）中做数据透视表的时候，可以对任意维度的数据进行聚合。...因此在实际操作中，在做group 强化之前，应将明细数据中每个维度的NULL值进行替换为'未知'，用于标记维度本身的取值；group 强化之后，应将每个维度的NULL值再进行替换为'全部'，用以标记group
,java.sql.ResultSet.CONCUR_READ_ONLY和stmt.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE)的组合设置，会告诉mysql服务器流式处理返回结果，一行一行的返回数据...Table 支持 Flink 中定义的元组类型Tuple，对应在表中字段名默认就是元组中元素的属性名 f0、f1、f2…。所有字段都可以被重新排序，也可以提取其中的一部分字段。...Row 类型 Flink 中还定义了一个在关系型表中更加通用的数据类型——行（Row），它是 Table 中数据的基本组织形式。...Row 类型也是一种复合类型，它的长度固定，而且无法直接推断出每个字段的类型，所以在使用时必须指明具体的类型信息；我们在创建 Table 时调用的 CREATE 语句就会将所有的字段名称和类型指定，这在...所以在更新日志流中，元素的类型必须是 Row，而且需要调用 ofKind()方法来指定更新类型。
如果某个参数没有value的话，在传json字符串给后端时，要么干脆就不把该字段写到json字符串中；要么写value时， 必须有值，null 或””都行。...json数据；不加注解接收URL中的数据并组装为对象： 后端对应的Controller： 使用PostMan测试： 注：如果在后端方法参数前，指定了@RequestParam()的话，那么前端必须要有对应字段才行...以下图进一步说明： 此时，json字符串转换为模型时，json中key为Name或为name123或为name的都能识别。...结论②：@JsonProperty注解，实现：json转模型时，使json中的特定key能转化为指定的模型属性；同样的，模 型转json时，对应的转换后的key为指定的key...，如果匹配一致且json中的该key对应的值 符合(或可转换为)实体类的对应属性的类型要求时，会调用实体类的setter方法将值赋给该属性。
可以通过将格式转换函数(%EXTERNAL、%INTERNAL、%ODBCIN、%ODBCOUT)应用于JSON_ARRAY内的各个字段名来覆盖当前的选择模式。...可以将归类函数应用于JSON_ARRAY内的单个字段名或整个JSON_ARRAY： 应用于JSON_ARRAY的排序函数在JSON数组格式化之后应用排序规则。...因此，%SQLUPPER(JSON_ARRAY(f1，f2))将所有JSON数组元素值转换为大写。...%SQLUPPER(JSON_ARRAY(f1，f2))在JSON数组之前插入一个空格，而不是在数组元素之前插入一个空格；因此它不会强制将数字解析为字符串。...应用于JSON_ARRAY中的元素的排序规则函数将应用该排序规则。
函数，非常适合于数据分析，因此也叫做OLAP函数，其最 大特点是：输入值是从SELECT语句的结果集中的一行或多行的“窗口”中获取的，通过OVER子句，窗口函 数与其他SQL函数有所区别。...•assert_true: 如果’condition’不为真，则引发异常，否则返回null常见的分组排序函数 row_number：在每个分组中，为每行分配一个从1开始的唯一序列号，递增，不考虑重复；...rank: 在每个分组中，为每行分配一个从1开始的序列号，考虑重复，挤占后续位置； dense_rank: 在每个分组中，为每行分配一个从1开始的序列号，考虑重复，不挤占后续位置； 聚合函数 max(...)|min()|sum()|count()|avg() explode函数 explode函数接收map或者array类型的数据作为参数，然后把参数中的每个元素炸开变成一行数据。...explode函数的使用 在Select的时候，explode的旁边不支持其他字段的同时出现，Hive专门提供了语法lateral View侧视 图，专门用于搭配explode这样的UDTF函数 lateral
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