1、get_json_object get_json_object(string json_string, string path) 第一个参数填写json对象变量,第二个参数使用$表示json变量标识,然后用 . 或 [] 读取对象或数组。 如果输入的json字符串无效,那么返回NULL。每次只能返回一个数据项。 例子: data 为 test表中的字段,数据结构如下: data={"store":{"fru...
以下是 get_json_object 函数的解释: 语法: get_json_object(json_string, '$.json_path_expression') 参数: - json_string:要从中提取值的 JSON 字符串。 - json_path_expression:表示 JSON 路径,用于定位 JSON 结构中所需值的字符串。 JSON 路径表达式是通过 JSON 结构并访问特定元素的一种方式。例如: ...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 Spark 会话spark=SparkSession.builder \.appName("Get JSON Object Example")\.getOrCreate()# 创建示例数据data=[("1",'{"employee": {"name": "Alice", "age": 30, "department": "Engineering"}}')]columns=["id","json_string"]# 创建 DataFramedf=spark...
第二步:使用LATERAL VIEW explode函数将JSON数组拆分成多行 接下来,我们需要使用LATERAL VIEW explode函数将JSON数组拆分成多行,这样我们才能对每个元素进行循环判断。假设我们要解析的JSON数组存储在json_col列中,我们可以使用以下代码实现拆分: SELECT*FROMtemp_table LATERALVIEWexplode(get_json_object(json_col,'$....
get_json_object在SQL中是一个专门用于从JSON字符串中提取特定值的函数。在含有JSON数据的表中，它能通过JSON路径表达式访问JSON结构中的元素。其使用方式如下：语法格式如下：需要输入的参数有：-json_string：即JSON字符串，从中提取值。-json_path_expression：表示JSON路径，用于定位JSON结构中所需值的...
1、get_json_object返回值类型是string json进入数仓时,为了保证运维稳定性,会用string数据类型来接。 在获取关键字对应的值时,即使在json里面表现出整数、浮点数的特征,但经过get_json_object解析后依然是string类型的数据。 因此在解析json写入模型时需要特别注意用cast函数转换数据类型 ...
get_json_object(string json_string, string path) 说明: 第一个参数填写json对象变量 第二个参数使用$表示json变量标识,然后用 . 或 [] 读取对象或数组;如果输入的json字符串无效,那么返回NULL。 每次只能返回一个数据项。 举例: data 为 test表中的字段,数据结构如下: ...
这篇讲的比较好，直接搬运：https://blog.csdn.net/qq_34105362/article/details/80454697 这里需要注意， 不用.[0] ，直接写为get_json_object(date,'$.store. fruit[0] ) 即可。
Flink SQL 中可以使用 JSON_EXTRACT() 函数代替 get_json_object() 函数。 JSON_EXTRACT() 函数用于从 JSON 字符串中提取特定的字段值。它有以下的语法: JSON_EXTRACT(json_string, path)其中,json_string 是 JSON 字符串,path 是 JSON 字符串中字段的路径。 get_json_object() 函数也用于从 JSON 字符串中...
get_json_object(expr, path) 引數 expr:包含格式正確的 JSON 的 STRING 運算式。 path:具有格式正確的 JSON 路徑運算式的 STRING 常值。 傳回 字串。 如果找不到物件,則會傳回 null。 範例 SQL >SELECTget_json_object('{"a":"b"}','$.a'); b ...