JSON_PARSE 函数以 JSON 格式解析数据并将其转换为SUPER表示形式。 要使用 INSERT 或 UPDATE 命令摄取到SUPER数据类型,请使用 JSON_PARSE 函数。当您使用 JSON_PARSE () 将 JSON 字符串解析为SUPER值时,某些限制适用。有关更多信息,请参阅解析 SUPER 的选项。 语法 JSON_PARSE({json_s
使用SUPER 数据类型在 Amazon Redshift 中保留和查询分层数据和通用数据。Amazon Redshift 引入json_parse函数来解析 JSON 格式的数据并将其转换为 SUPER 表示形式。Amazon Redshift 还支持使用 COPY 命令加载 SUPER 列。受支持的文件格式包括 JSON、Avro、文本、逗号分隔值 (CSV) 格式、Parquet 和 ORC。
在Redshift中的json数组中提取所有的name值,可以通过使用Redshift提供的内置函数和操作符来实现。具体步骤如下: 首先,使用Redshift的内置函数json_extract_path_text来提取json数组中的name值。该函数接受两个参数,第一个参数是json数组的列名,第二个参数是要提取的字段名。例如,如果json数组存储在名为data的列...
该refresh_time列由 Amazon Redshift 提供。 sensor_data为了将 JSON 数据保留在物化视图的单个列中,我使用了JSON_PARSE函数: 因为我使用了AUTO REFRESH YES参数,当流中有新数据时,物化视图的内容会自动刷新。 为了将 JSON 属性提取到sensor_data_extract物化视图的单独列中,我使用了JSON_EXTRACT_PATH_TEXT函数: ...
JsonElement rootEle=JsonParser.parseString(line);JsonElement nsEle=rootEle.getAsJsonObject().get("ns");String db=nsEle.getAsJsonObject().get("db").getAsString();String coll=nsEle.getAsJsonObject().get("coll").getAsString();String pkVal="no_pk";if(rootEle.getAsJsonOb...
CREATE MATERIALIZED VIEW consignment_stream AS SELECT approximate_arrival_timestamp, JSON_PARSE(from_varbyte(kinesis_data, 'utf-8')) as consignment_data FROM ext_kinesis.consignment_stream WHERE is_utf8(kinesis_data) AND is_valid_json(from_varbyte...
https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/json-functions.html@Data public class Account { ...
I was NOT able to find a way to "point" SAS to that information for its use, but it is a JSON file, so you can read it in like this: filename cred_in "C:\Users\[username]\.aws\sso\cache\[filename].json"; libname cred_lib JSON fileref=cred_in; an...
I was NOT able to find a way to "point" SAS to that information for its use, but it is a JSON file, so you can read it in like this: filename cred_in "C:\Users\[username]\.aws\sso\cache\[filename].json"; libname cred_lib JSON fileref=cred_in; and get data...
Materialized views can then be created for working with streaming data. We can choose to use the SUPER data type to store the payload in JSON format, or use the Amazon Redshift JSON function to parse the JSON data into separate columns. In this article we will use the second method becaus...