大数据的 ETL(Extract-Transfer-Load) 过程的 Transfer 阶段，需要对 json 串数据进行转换“拍平”处理。
cy.exec() 可以执行系统命令行，那么用 python 写个查询 sql 的时候，返回结果是 json 格式。 cypress 的脚本是 javascript 语言写的，没法直接识别python返回的数据，需用 JSON 解析成 object 对象。
在大数据 ETL(Extract-Transfer-Load) 过程中，经常需要从不同的数据源来提取数据进行加工处理，比较常见的是从 Mysql 数据库来提取数据，而 Mysql 数据库中数据存储的比较常见方式是使用 json 串进行存储。
大家好，我是鱼皮，最近为了帮助自己完成写超长 SQL 语句（几千行）的工作，我花几个小时开发了一个小工具 —— 结构化 SQL 生成器，可以使用扁平的 JSON 结构来轻松生成层层嵌套的、复杂的 SQL，从而大幅提高写 SQL 的效率！
JSON.parse 是浏览器内置的 API，但如果面试官让你实现一个怎么办？好在有人已经帮忙做了这件事，本周我们一起精读这篇 JSON Parser with Javascript 文章吧，再温习一遍大学时编译原理相关知识。
随着GPT模型的快速发展和卓越表现，越来越多的应用开始集成GPT模型以提升其功能和性能。在本文章中，将总结构建SQL提示的方法，并探讨如何将一个开源SQL工程进行产品化。
所谓SQL注入，就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。具体来说，它是利用现有应用程序，将（恶意）的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力，它可以通过在Web表单中输入（恶意）SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库，而不是按照设计者意图去执行SQL语句。[1] 比如先前的很多影视网站泄露VIP会员密码大多就是通过WEB表单递交查询字符暴出的，这类表单特别容易受到SQL注入式攻击
在当前大数据时代的背景下，我们每天面临着各种形式的数据，其中有结构化的，也有非结构化的。特别是对图片形式这种非结构化的数据，如何高效地获取、处理以及分析仍旧是一系列颇有挑战的任务。我们常常会拿到一份表格的数据材料, 或许是一页传单，或许是书页上的数据整理，或许是一页实验报告，又或许是某产品规格参数等等，然后基于传统的操作方式, 将数据逐项录入到系统，存储到数据库，通过SQL命令跟数据库交互，并二次处理后返回给用户。整个过程比较繁琐，更重要的是，要求用户具备数据库和其他IT技能。本项目探索了一种新的思路，即直接解析表格图片的数据并用人类自然语言直接查询所需数据, 让普通用户更好的满足该场景下的数据需求。
源文章:http://www.postgresqltutorial.com/postgresql-json/
SOAR主要由语法解析器，集成环境，优化建议，重写逻辑，工具集五大模块组成。下面将对每个模块的作用及设计实现进行简述，更详细的算法及逻辑会在各个独立章节中详细讲解。
3.访问WebUI 组件名 URL broker http://node01:8888 coordinator、overlord http://node01:8081/index.html middleManager、historical http://node01:8090/console.html
将key-value的JSON数据，转换为insert的SQL语句，进而实现网页数据存储到数据库。
作为一名 Web 开发人员，我第一次与数据库和 SQL 产生交集是使用对象关系映射（ORM）。我使用的是 Django 查询集 API，这个界面用户体验很好。之后，我转向数据工程方向，更多地利用数据集来构建 AI。我的职责是从用户应用程序中获取数据，并将其转换为数据科学家可利用的内容，这一过程通常称为 ETL (extract, transform and load)。
Spark SQL是Spark的一个组件，用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象，DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。
【Flink】第四篇：【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
在 JAVA 应用中经常要处理 txt\csv\json\xml\xls 这类公共格式的数据文件，直接用 JAVA 硬写会非常麻烦，通常要借助一些现成的开源包，但这些开源包也都有各自的不足。
PowerJob 的容器技术允许开发者开发独立于 Worker 项目之外 Java 处理器，简单来说，就是以 Maven 工程项目的维度去组织一堆 Java 文件（开发者开发的众多脚本处理器），进而兼具开发效率和可维护性。
从报错来看，该hive表的tblproperites有问题，tblproperites中的json字段无法正常解析，导致SparkSql读取该表出错。Hive和Impala在读取表的时候不会去解析tblproperites，因此正常。
https://blog.csdn.net/u012098021/article/details/107352463/
Spark SQL不仅仅有访问或者操作SQL的功能，他还提供了其他的非常丰富的操作：外部数据源，优化
Spark SQL 的 Catalyst ，这部分真的很有意思，值得去仔细研究一番，今天先来说说Spark的一些扩展机制吧，上一次写Spark，对其SQL的解析进行了一定的魔改，今天我们按套路来，使用砖厂为我们提供的机制，来扩展Spark...
在某种高级语言中，如果嵌入了SQL语句，而这个SQL语句的主体结构已经明确，例如在Java的一段代码中有一个待执行的SQL“select * from t1 where c1>5”，在Java编译阶段，就可以将这段SQL交给数据库管理系统去分析，数据库软件可以对这段SQL进行语法解析，生成数据库方面的可执行代码，这样的SQL称为静态SQL，即在编译阶段就可以确定数据库要做什么事情。而如果嵌入的SQL没有明确给出，如在Java中定义了一个字符串类型的变量sql：String sql;，然后采用preparedStatement对象的execute方法去执行这个sql，该sql的值可能等于从文本框中读取的一个SQL或者从键盘输入的SQL，但具体是什么，在编译时无法确定，只有等到程序运行起来，在执行的过程中才能确定，这种SQL叫做动态SQL
使用外部的其它高级语言（如JAVA）拼接后再交由数据库运行也是一种选择，其灵活性较高，但因为JAVA缺乏对集合计算的支持。完毕这些准备工作并不轻松。
用golang对数据库标准操作进行封装，为后面的rest server提供数据库访问层。实现的目标是：能根据rest请求参数自动生成数据库操作语句，提供增、删、改、查、批量写入、事务等必要的数据库操作封装。并可以方便的扩展到多种数据库，让所有的数据库操作对于rest server来说表现为一致的访问接口。
在评估数据库系统的价值的时候，一个重要的目标就是能将数据存储到已有的数据库，也能将从已存在的数据库中的数据取出来。这篇文章就是从SQL Server数据库中获取数据迁移到MongoDB中，反之亦然。
会话（session）是任何基于 HTTP 的 web 框架的重要组成部分。它使得 web 服务器可以记录重复请求的 HTTP 客户端而不需要对每一次请求重新进行认证。记录会话的方式有多种。其中的一些方法不需要你服务器保持会话数据（如 JSON Web Tokens），而另外一些则需要。
Themis是宜信公司DBA团队开发的一款数据库审核产品，可帮助DBA、开发人员快速发现数据库质量问题，提升工作效率。其名称源自希腊神话中的正义与法律女神。项目取此名称，寓意此平台对数据库质量公平判断，明察秋毫。
Document Store 文档存储，又称为面向文档的数据库。在这篇文章里将简要介绍一下什么是文档存储？它与传统的关系型数据库有什么区别？以及MySQL是如何实现文档存储的。
JSON作为结构化的数据，目前越来越受到开发者的爱戴，它简单灵活易于理解。是作为储存数据的一种比较使用的一种格式，greenplum从5.0开始便很好的支持了JSON数据。
就会报错：ERROR: a column definition list is required for functions returning "record"
导读：从常见的Excel和CSV到JSON及各种数据库，Pandas几乎支持市面上所有的主流数据存储形式。
本文的开头，咱们正式给该系列取个名字了，就叫数据分析EPHS系列，EPHS分别是Excel、Python、Hive和SparkSQL的简称。本篇是该系列的第二篇，我们来讲一讲SparkSQL中DataFrame创建的相关知识。
由于es官网叫停river类的导入插件，因此原始的elasticsearch-jdbc-river变更为elasticsearch-jdbc，成为一个独立的导入工具。官方提到的同类型工具还有logstash，个人觉得logstash在做数据库同步的时候并不是很好用，有太多坑要填。
SQLE 是一款由爱可生开源社区发起，面向数据库开发与管理人员，实现了 SQL 的「开发」-「测试」-「上线」等全流程覆盖，资源与权限精细化管理，兼顾简洁与高效，易维护、易扩展的的开源项目，旨在为用户提供一套安全可靠、自主可控的 SQL 质量管控方案。
最近在公司做了几张报表，还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了（当时在广州休假了1个月多，在实习期间也没咋写过SQL），回到公司的第一个需求就是做报表。
group查询就是分组查询，为什么要分组查询？因为我们想按某个维度进行统计。下面来看个图：
解析京东评论到数据库中：0 import requests import json import pymysql def jd_data(cursor): url = 'https://cl
修复了一些之前的问题, 比如做过online ddl (instant)的表解析的时候就需要注意record header的第2bit 标记位.
最近，用户抱怨Oracle 12c的某个查询结果出现了有重复记录的情况。经调查分析，查询sql涉及到json_value函数，可简化为：
实战问题：有数百万数据需要导入 Elasticsearch 做性能对比测试，但当前数据存储在 Mysql 中，且核心字段以 Json 字符串形式存储。Mysql 存储如下所示：
Java开发中有20个常用的类库和API?为什麽要学习常用的类库和API?Java作为一种应用已有十几年历史的Java语言，但是在这条职业发展之路上，仍然有很多java开发工程师每天都在苦干!尽管辛苦
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