由于我们的埋点日志是嵌套json类型，要想最终所有字段展开来统计分析就必须把嵌套json展开。..."&" remove_field => [ "args","@timestamp","message","path","@version","path","host" ] } json...=> "{\"pfrom\":\"shouye\",\"ptitle\":\"shouye\"}", "osv" => "iOS11.4.1" } 可以看到lg_vl字段仍然是json...如果直接在配置文件中添加 json { source => "lg_vl" } 会报jsonParseException错。...之后添加一个字段lg_value，再将lg_vl的内容赋值给lg_value；之后单独对lg_value进行json解析就可以了。
对于长期使用python写代码的我来说，经常在Python代码中，使用.get方法来访问嵌套在JSON结构中的值。...我们知道JSON（JavaScript Object Notation）是一种常见的数据交换格式，它可以包含嵌套的键值对。但是在我们使用总该如何获取嵌套对象中的值呢？...1、问题背景在 Python 中，可以使用 .get() 方法从 JSON 对象中获取值。当 JSON 对象中嵌套了其他 JSON 对象时，如何获取嵌套对象中的值呢？...例如，以下 JSON 对象中包含了一个名为 "product" 的嵌套对象，该对象又包含了几个子对象。...2、解决方案但是，如果 JSON 对象中的嵌套对象不是直接使用键值对表示，而是使用数组表示，则获取嵌套对象中的值就会变得更加复杂。
一，基本介绍 本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数，帮助解决复杂嵌套的json数据格式，比如，map和嵌套结构。...Spark2.1在spark 的Structured Streaming也可以使用这些功能函数。 下面几个是本文重点要讲的方法。...A),get_json_object() B),from_json() C),to_json() D),explode() E),selectExpr() 二，准备阶段 首先，创建一个没有任何嵌套的JSon...() 该方法从spark1.6开始就有了，从一个json 字符串中根据指定的json 路径抽取一个json 对象。...artifactId = spark-sql-kafka-0-10_2.11 version = 2.1.0 六，如何使用selectExpr() 将列转化为一个JSON对象的另一种方式是使用selectExpr
一，准备阶段 Json格式里面有map结构和嵌套json也是很合理的。本文将举例说明如何用spark解析包含复杂的嵌套数据结构，map。...二，如何使用explode() Explode()方法在spark1.3的时候就已经存在了，在这里展示一下如何抽取嵌套的数据结构。...import org.apache.spark.sql.types._ // a bit longish, nested, and convuloted JSON schema :) val nestSchema2...val nestDF2 = spark // spark session .read /...一旦你将嵌套数据扁平化之后，再进行访问，就跟普通的数据格式没啥区别了。
`json:"host"` Port int `json:"port"` AnalyticsFile string `json:"analytics_file..."` StaticFileVersion int `json:"static_file_version"` StaticDir string `json:"static_dir..."` TemplatesDir string `json:"templates_dir"` SerTcpSocketHost string `json:"serTcpSocketHost..."` SerTcpSocketPort int `json:"serTcpSocketPort"` Fruits []string `json:"fruits"` }...到json str if b, err := json.Marshal(config); err == nil { fmt.Println("================struct 到json
背景 想通过 spark sql 查询 hive 表然后将相应的字段组装成 sql，类似于 json_object ，不过可惜的是 spark 3.1.x 并没有 json_object 函数，不过还好...spark sql 有 to_json 函数 例子： SELECT to_json(struct(bis_type,year,douban_rating)) from tv.test where date...=20220620 limit 10 SELECT to_json(named_struct('bis_type',bis_type,'year',year,'douban_rating',douban_rating...这是最重要的一个点，组装 json，得保留原字段的数据类型 {"bis_type":"xxx","year":2022,"douban_rating":8.3} 如何生成嵌套式的 json SELECT...to_json(array(named_struct('ruleType', 'datetime', 'ruleDetail', array(map('columnName', 'a1','function
背景 想通过 spark sql 查询 hive 表然后将相应的字段组装成 sql，类似于 json_object ，不过可惜的是 spark 3.1.x 并没有 json_object 函数，不过还好...spark sql 有 to_json 函数 例子： SELECT to_json(struct(bis_type,year,douban_rating)) from tv.test where date...=20220620 limit 10 SELECT to_json(named_struct('bis_type',bis_type,'year',year,'douban_rating',douban_rating...这是最重要的一个点，组装 json，得保留原字段的数据类型 {"bis_type":"xxx","year":2022,"douban_rating":8.3}
首先新建一个dataframe import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql....{SQLContext, SparkSession} import scala.util.parsing.json....= new SparkContext(conf) val spark = new SQLContext(sc) val testDataFrame = spark.createDataFrame(Seq...) 打印结构是： +-----+----+ |label| col| +-----+----+ | 1| asf| | 2|2143| | 3|rfds| +-----+----+ spark...定义一下函数即可： def regJson(json:Option[Any]):Map[String,Any] = json match { case Some(map:Map[String,Any])
(jsonBase,json2): # 保证它们是同一种类型 if isinstance(json2,dict): # 思必驰格式判断 if not isinstance...('['+"\""+key_c+"\""+']') # TODO: 更复杂的嵌套情况没有仔细想，但是应该不影响 if key_c in jsonBase:...)) continue base_json_pre_list.pop() elif isinstance(json2,list):...('['+str(item_c_i)+']') do_check(jsonBase[item_c_i],json2[item_c_i]) base_json_pre_list.pop...() # 检查额外的字段 def do_check_extra(json_object): if isinstance(json_object,dict): for key,
一、Json 格式简介 1、Json 概念 Json 的英文全称为 " JavaScript Object Notation " , JavaScript 对象符号 ; Json 是 轻量级 数据交换格式...; Json 中的基本元素是 字符串、数字、布尔值 或 null , Json 对象中的键值对 , 可以是上述类型元素 ; Json 数组中的元素 , 可以是上述类型元素 ; 2、Json 功能 Json...字符串 , 然后传递给 Python 语言 ; 3、Json 格式 - 对象 / 数组 格式 Json 的 基本格式 主要有 对象 和 数组 两种形式 , Json 对象格式 : Json 对象是在...Python 中的字典 , Json 数组对应着 Python 中的列表 , 上述对应可无缝衔接转换 ; 4、Json 格式 - 对象 / 数组 嵌套格式 Json 对象中的 键 和 值 可以是 对象...或 数组 ; Json 数组中的元素 , 可以是 对象 或 数组 ; 下面的 Json 数据 是一个 Json 对象 , “hobbies” 键对应的值是一个数组 , 数组的元素是字符串 ; “address
Spark Java UDAF 前言 首先明确一点：UDAF不仅仅用于agg()算子中 虽然Spark3.0.0的官方文档1已对Spark Java UDAF进行了说明，并且有example代码。...UDAF的实现 先说明下Spark Java UDAF的2种实现形式2。...第一种是继承UserDefinedAggregateFunction类，实现里面的8个方法，这种方式在Spark3.0.0中已标记为Depressed。...; import org.apache.spark.sql.Encoders; import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator; import java.util.Map...string | |-- value: integer (valueContainsNull = true) 第二种调用方式：在SQL中调用 文章1中提供的demo是简单结构，这里想实现复杂嵌套的
： import json def pet2json(): pet = Pet('Cat', 'Lili') js = json.dumps(pet....dict可直接json化。...2嵌套对象转json： 刚才的People类可看做是嵌套类，即有一个属性是另一个类的实例，此时，若用上面的方法来json化Person对象，会有问题，如下【错误】： def simple_person(...__dict__) print(json_data) 结果：报异常TypeError: Object of type ‘Pet’ is not JSON serializable 原因：json...__dict__) json_data = json.dumps(p.
问题背景在某些情况下，我们可能需要从深度嵌套的JSON结构中提取值。...例如，给定以下JSON结构：{ "foo_code": 404, "foo_rbody": { "query": { "info": {...foo_rbody.query.info.acme_nofoo_rbody.query.info.road_runnerxyzzy_rbody.api.items[0].params.bicycle解决方案有多种方法可以从深度嵌套的...JSON结构中提取值。
一 什么是json json是一种轻量级的数据交换格式。它基于 [ECMAScript]((w3c制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。...requests import json url = '你需要的json地址' response = requests.get(url) content = response.text json_dict...= json.loads(content) list_key = [] #分类信息 j = 0 for key in json_dict['data']: list_key.append(key...]]: print(key,json_dict['data'][list_key[j]][key]) j += 1 # 所有信息（未分类） # # for key in json_dict...['data']: # print(key,json_dict['data'][key])
很可能value其实是一个Json字符串。这个时候我们该如何用SQL操作这个json里的东西呢？...get_json_object 第一个就是get_json_object，具体用法如下： select get_json_object('{"k": "foo", "v": 1.0}','$.k') as...k 需要给定get_json_object 一个json字段名（或者字符串），然后通过类似jsonPath的方式去拿具体的值。...from_json 具体用法如下： select a.k from ( select from_json('{"k": "foo", "v": 1.0}','k STRING, v STRING',map...to_json 该方法可以把对应字段转化为json字符串，比如： select to_json(struct(*)) AS value 可以把所有字段转化为json字符串，然后表示成value字段，接着你就可以把
前言 在日常数据处理工作中，我们经常会遇到需要处理嵌套JSON数据的场景。特别是在处理API返回的数据时，这些数据往往具有复杂的层级结构。...这款插件最大的特点是支持处理嵌套的JSON数据，可以将复杂的JSON结构展平为易于理解和操作的表格形式。...主要功能特点 支持两种转换模式： 平面JSON模式（Flat JSON Mode） 嵌套JSON模式（Nested JSON Mode） 专业版功能： 自定义嵌套分隔符（可选择 . _ /）...JSON to Excel使用演示,JSON转换成Excel数据表，嵌套非嵌套JSON演示 选择转换模式 对于简单的JSON数据，选择"Flat JSON Mode" 对于包含嵌套结构的JSON...}] 数组中的每个对象必须至少包含一个属性 专业版设置（可选） 点击"Pro Features"展开高级设置 选择合适的嵌套分隔符 设置需要的最大嵌套深度 使用示例 示例1：处理简单JSON数据
spark提交任务,参数的形式是JSON 比如：spark2-submit --class com.iflytek.test.Jcseg_HiveDemo spark_hive.jar {"tablename...tablename:dhzp fields:[text1 text2] tablename:dhzp111 fields:[text1_jcseg text2_jcseg] 没有把我的参数JSON...一般来说分俩步： 1.有双引号将整体包裹起来 2.包裹的双引号里面的内容需要加\转义 如下： spark2-submit --class com.iflytek.test.Jcseg_HiveDemo ...spark_hive.jar "{\"tablename\":\"dhzp\",\"fields\":[\"text1\",\"text2\"]}" "{\"tablename\":\"dhzp111
在正常调用过程中，难免需要对多个文件夹下的多个文件进行读取，然而之前只是明确了spark具备读取多个文件的能力。...今天在做测试的时候，居然发现spark原生就支持这样的能力。 原理也非常简单，就是textFile功能。编写这样的代码，读取上次输出的多个结果，由于RDD保存结果都是保存为一个文件夹。
前言前阵子承接了2个需求，一个数据脱敏，一个是低代码国际化多语言需求，这两个需求有个共同特点，都是以json形式返回给前端，而且都存在多层嵌套，其中数据脱敏的数据格式是比较固定，而低代码json的格式存在结构固定和不固定...今天就来聊下多层嵌套json值如何解析或者替换多层嵌套json解析1、方法一：循环遍历+利用正则进行解析这种做法相对常规，且解析比较繁琐。...嵌套...解析的方法三，那个悬念做法就是将json与对象映射起来，通过对象来取值4、方法四：先自己发散下，然后看下总结总结本文的多层嵌套json的解析和替换都提供了几种方案，综合来讲是推荐将json先转对象，通过对象操作...对json替换，推荐使用自定义json序列化注解的方式。但这种方式比较适合json的结构以及字段是固定的方式。
在 Django Rest Framework (DRF) 中，处理嵌套关系的 JSON 序列化是一个常见需求。以下是如何实现嵌套关系序列化的详细说明，包括序列化器定义、模型关系以及常见用法。...self.jobmst_name class Meta: managed = False db_table = 'jobmst'我们希望能够将这两个模型的数据序列化成一个嵌套的...例如，访问URL http://localhost/TidalDEV/，会返回所有Jobmst和Jobdtl模型数据的JSON序列化结果。...总结通过以上步骤，我们实现了在Django Rest Framework中对嵌套关系的JSON序列化。这为我们提供了更加灵活的方式来处理复杂的数据结构，并将其转换为JSON格式。...这样可以高效处理复杂的嵌套关系，提升 API 的可用性和性能！
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