首先要明晰一点，json标准中，key是必须要带引号的，所以标准json模块解析不带引号的key的 json就会抛错 不过有一些lib可以帮我们解析 如：demjson（链接） >>>> import...简单的例子（代码） >>> import demjson >>> demjson.encode( ['one',42,True,None] ) # From Python to JSON '["...one",42,true,null]' >>> demjson.decode( '["one",42,true,null]' ) # From JSON to Python ['one', 42,...True, None] >>> cfg = demjson.decode_file( "config.json" ) # Read JSON from a file
问题： 想合并两个结果集，并将它们转置为两列，另外还想给各组添加列“标题”。...from ( select 1 flag1, 0 flag2, case id when 2 then a else concat(' ',b) end it_dept,a,id,rn -- 标题行替换...by y.id) rn -- rn用于where条件 from (select a, b, count(*)over(partition by a) cnt -- 每个分区的行数...from t1) x, (select 1 id union select 2) y) t -- 笛卡尔积制造2倍的行数 where
数组，只能解析单个 json 串。...今天的分享将会介绍 Hive 中常用于 json 数组的解析函数及详细使用方法。...json数组解析：需求1 数据准备 例如：Hive中有一张 test_json 表，表中 json_data 字段的内容如下： json_data [{"user_id":"1","name":"小琳"...第一步解析：json数组拆分成多行 sql语句： SELECT explode(split( regexp_replace( regexp_replace(...'\\;') 以分号作为分隔符(split函数以分号作为分隔) ); 执行结果： 第二步解析：json数组key转列字段 sql语句： select
本文是作者开发一个业务需求时，将返回数据列表的其中一个数据长度很长的字段处理成数组，并将其作为子表显示的过程，具体样式如下（数据做了马赛克处理）返回的过长字段数据处理（用分号分隔的一个长字段）：this.list...= this.currentRow.failMessage.split(';')法一：利用插槽获取值法二：利用js数组map方法 “自己封装prop”// 数据处理this.list.map((item...以上就是vue+element 返回数组或json数据自定义某列显示的处理--两种方法的介绍，做此记录，如有帮助，欢迎点赞关注收藏！
输出的JSON编码为UTF-8编码，如果传入的FlowFile包含多个Avro记录，则转换后的FlowFile是一个含有所有Avro记录的JSON数组或一个JSON对象序列(每个Json对象单独成行)。...none array 如何解析Json对象，none:解析Json将每个Json对象写入新行。...array：解析到的json存入JsonArray一个对象 Wrap Single Record （数据库类型） false true false 指定解析到的空记录或者单条记录是否按照...数组元素，将Json数组中的多个Json对象切分出来，形成多个FlowFile。...，它指定用以分割的数组元素。
场景2: 游戏类场景； 场景3: 存储图片等附属信息，比如图片的分辨率，图片标题等。...JSON_ARRAY 计算一个值列表，并使用JSON_ARRAY返回包含这些值的JSON数组。...JSON_ARRAYAGG 将结果集聚合为单个JSON数组，其元素由带有JSON_ARRAYAGG的行组成。...JSON_TABLE 从JSON文档中提取数据，并将其作为具有JSON_TABLE指定列的关系表返回。...最后，我总结下今天的重点内容： 使用 JSON 数据类型，推荐用 MySQL 8.0.17 以上的版本，性能更好，同时也支持 Multi-Valued Indexes； JSON 数据类型的好处是无须预先定义列
Pandas的核心数据结构是Series和DataFrame。 Series是一个一维标记数组，可以容纳多种数据类型。DataFrame则是一种二维表状结构，由行和列组成，类似于电子表格或SQL表。...文件 df = pd.read_json('file.json') # 读取Sql查询 pd.read_sql(query, connection_object) # 读取Parquet文件 df...# 计算数值列的描述性统计 df.describe() # 计算某列的总和 df['column_name'].sum() # 计算某列的平均值 df['column_name'].mean()...# 以csv格式导出, 不带行索引导出 df.to_csv('filename.csv', index=False) # 以Excel格式导出, 不带行索引导出 data.to_excel('filename.xlsx...', index=False) # 导出Json格式 data.to_json('filename.json', orient='records') # 以SQL格式导出 data.to_sql(
解析 流程中的无论表单提交，还是后续节点，外发的时候数据都会包含表单的所有值。...users'); 使用 delete 和 update 语句时，需要非常小心，因为条件设置不慎，导致的后果有可能是无法挽回的，比如不带条件的 delete 语句删除的将是数据表的所有记录！...users = DB::table('users') ->whereIn('id', [1, 2, 3]) ->get(); whereNotIn 方法验证给定列的值不在给定数组中...update 方法和 insert 方法一样，接收字段名和字段值的键值对数组，对应字段名就是要更新的列，你可以通过 where 子句来对 update 查询进行约束： DB::table('users'...该方法接收两个参数：用于查询记录的条件数组和用于更新的列值对数组。 updateOrInsert 方法首先会尝试使用第一个参数的列值对匹配对应的数据库记录，如果记录存在，则通过第二个参数来更新它。
/datetime/binlogposition...信息以注释的方式加入生成的每条sql前，默认false -full-columns For update sql, include unchanged...是否带全列信息，默认false 【测试发现，如果加了这个参数，但是解析的表里面有json列，最终生成的rollback.sql里面的where条件的json字段内容会出现解析不正确的情况】 已知的问题...1、对于bit类型，my2sql生成的是不带b标识的，例如 b'0' 会被转成0 b'1' 会被转成 1 。...这个是有点问题的，需要人工修复。 2、对于json列，如果解析的时候加了-full-columns参数，生成的sql的where条件里面的json列的内容拼装会有问题，因此一般不加这个参数。...CLIENT权限 2 使用rollback功能时，要解析的binlog段，表结构要保持一致 3 密码策略必须是 mysql_native_password 模式 # 提取当时的操作记录 mkdir
返回值被判定为TYPEFUNC_RECORD（普通的RECORD，没有行描述符）。 函数后面不带列定义（column definition list）。...sports", "cars"], "address": {"country": "CN", "city": "BeiJing"}}'); 语义分析transformRangeFunction中 对于函数表达式的解析...按base提供的record模式，from_json提供的数据，拼接元组并返回。...（需要object形式的json；按key与列名匹配的规则填充数据） 如果json中字段不全，使用base提供的数据填充。...报错）和SQL3在入参中都没有coldeflist，但SQL1会报错，SQL3解析成功，原因需要分析下transformRangeFunction的逻辑。
---- 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。...总结：json_tuple相当于get_json_object的优势就是一次可以解析多个json字段。但是如果我们有个json数组，这两个函数都无法处理。...Hive解析json数组 一、嵌套子查询解析json数组 如果有一个hive表，表中 json_str 字段的内容如下： json_str [{"website":"baidu.com","name":...---- 有了上述几个函数，接下来我们来解析json_str字段的内容： 先将json数组中的元素解析出来，转化为每行显示： hive> SELECT explode(split(regexp_replace...示例： 假设我们有一张用户兴趣爱好表 hobbies_table，它有两列数据，第一列是name，第二列是用户兴趣爱好的id_list，是一个数组，存储兴趣爱好的id值： name id_list zhangsan
因此在数据预处理层需要将 json 串进行“拍平”处理，所谓“拍平”是指将 json 中的 key 转换为表的列字段，其 key 对应的 value 值则为列字段对应的值。...Hive内置的json解析函数：get_json_object 语法： get_json_object(json_string, '$.column') 说明： 解析 json 的字符串 json_string...说明： 解析 json 的字符串 json_string,可同时指定多个 json 数据中的 column，返回对应的 value。如果输入的 json 字符串无效，结果返回 NULL。...函数对比，可以发现 json_tuple 函数的优点是一次可以解析多个 json 字段; 但是如果被要求解析的 json 是一个 json 数组，那么这两个函数都无法完成解析; 关于 Hive 如何解析...json 数组，将会在后面的文章中分享，敬请期待~
json，或去他格式 后面步骤都是相同的，关键在于如何获得URL和参数。...如果直接抓浏览器的网址，你会看见一个没有数据内容的html，里面只有标题、栏目名称之类的，没有累计确诊、累计死亡等等的数据。因为这个页面的数据是动态加载上去的，不是静态的html页面。...，这个需要按照文件类型那列来甄别。...有的url很简单，返回一个.dat文件，里面直接就是json格式的数据，这种是最友好的了。有的需要你设置大量参数，才能获得，而且获得的是html格式的，需要解析才能提取数据。...解析部分请参考我之前写的BeautifulSoup解析html
表3-1列出了一些常见的数据格式读取和输出方法。...('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/GDP-China.csv') CSV不带数据样式，标准化较强，是最为常见的数据格式。...无法支持更大的数据量：目前Excel支持的行数上限为1 048 576（2的20次方），列数上限为16 384（2的14次方，列标签为XFD），在数据分析、机器学习操作中往往会超过这个体量。...Pandas提供的JSON读取方法在解析网络爬虫数据时，可以极大地提高效率。...可如下读取JSON文件： # data.json为同目录下的一个文件 pd.read_json('data.json') 可以解析一个JSON字符串，以下是从HTTP服务检测到的设备信息： jdata=
SQL函数 JSON_ARRAY 以JSON数组形式返回数据的转换函数。 大纲 JSON_ARRAY(expression [,expression][,...]...可以在可以使用SQL函数的其他位置指定json_array，例如在WHERE子句中。...Json_array不支持将星号(*)语法作为指定表中所有字段的方式。它支持COUNT(*)聚合函数。 返回的JSON数组列被标记为表达式(默认情况下)；可以为JSON_ARRAY指定列别名。...%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。...如果指定可选的ACESING ON NULL关键字短语，则JSON数组中不包括NULL(或NULL文字)列值。
SQL read_sql to_sql SQL Google BigQuery read_gbq to_gbq 这里是一些 IO 方法的非正式性能比较。...如果列标题行中的字段数等于数据文件主体中的字段数，则使用默认索引。如果大于此数，则使用前几列作为索引，以使数据主体中的剩余字段数等于标题中的字段数。 在标题之后的第一行用于确定要放入索引的列数。...,"y":16,"z":17}' 记录导向将数据序列化为列->值记录的 JSON 数组，不包括索引标签。...) Out[241]: '[15,16,17]' 值导向是一个简单的选项，它将值仅序列化为嵌套的 JSON 值数组，不包括列和索引标签： In [242]: dfjo.to_json(orient="...> 中的 或 元素用于形成列索引，如果 中包含多行，则会创建一个 MultiIndex）；如果指定了，则标题行取自数据减去已解析的标题元素（ 元素）。
这种类库解决了从外部文件到内部对象的问题，比硬编码取数好写，常见的有解析 txt\csv 的 OpenCSV，解析 json 的 SJ.json\Gson\JsonPath，解析 xml 的XOM\Xerces-J...把文件解析后写入内嵌数据库，就可以利用 SQL 强大的计算能力，常见的有 SQLite\HSQLDB\Derby。但入库过程很繁琐，延迟很致命，整体架构也很复杂。...计算能力强大也是相对的，SQL 只擅长计算二维结构的数据，不擅长计算 json\xml 这类多层结构的数据。...比如分隔符为双横线的文本： s=file("D:/Orders.txt").import@t(;,"--") 丰富的计算函数。对于解析后的文本，SPL 可以轻松完成 SQL 式计算。...SPL 是基于 JVM 的开源程序语言，可解析各类规则或不规则的结构化数据文件，可统一地表达二维结构的数据和多层结构的数据，用一致的代码进行日常 SQL 式计算。
存储在 JSON 列中的 JSON 文档被转换为能对文档元素进行快速读取访问的内部格式。当服务器读取以这种二进制格式存储的 JSON 值时，不需要从文本表示中解析该值。...在 MySQL 8.0.13 之前，JSON 列不能具有非 NULL 默认值。 除 JSON 数据类型外，还有一组 SQL 函数可用于对 JSON 值进行操作，如创建、修改和搜索。...MySQL 解析上下文中使用的任何需要 JSON 值的字符串，如果该字符串作为 JSON 无效，则会产生错误。...JSON 值的规范化、合并和自动封装 （1）规范化 当一个字符串被解析并被发现是一个有效的 JSON 文档时，它也会被规范化。...参见“第10.3.11节 生成列索引的优化使用”。 8. JSON 值的聚合 其它数据类型一样，对于 JSON 值的聚合，SQL NULL 值被忽略。
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