importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.functions._valspark=SparkSession.builder().appName("Parse JSONArray with SparkSQL").getOrCreate()valdata=Seq((1,"Alice","""["reading", "traveling
public Set<String> parseIteral(ASTNode ast) { Set<String> set= new HashSet<String>();//当前查询所对应到的表集合 prepareToParseCurrentNodeAndChilds(ast); set.addAll(parseChildNodes(ast)); set.addAll(parseCurrentNode(ast ,set)); endParseCurrentNode(ast); return set; } private void endPa...
DECLARE @json NVARCHAR(MAX) = '[{"name": "John", "age": 30}, {"name": "Jane", "age": 25}]' -- 使用JSON_VALUE获取特定的值 SELECT JSON_VALUE(@json, '$[0].name') AS Name -- 使用JSON_QUERY获取整个JSON数组 SELECT JSON_QUERY(@json, '$') AS JsonArray -- 使用OPENJSON将JSON...
使用SQL把array展开成多行: * | select array_column, a from log, unnest( cast( json_parse(array_column) as array(bigint) ) ) as t(a)上述SQL把数组展开成多行数字,unnest( cast( json_parse(array_column) as array(bigint) ) ) as t(a),unnest语法把数组展开,以t来命名新生成的表,使用a...
SELECT @NextCloseDelimiterChar=']', @type='array' SELECT @OpenDelimiter=@NextOpenDelimiter END ---and parse out the list or name/value pairs SELECT @contents=SUBSTRING(@json, @OpenDelimiter+1, @NextCloseDelimiter-@OpenDelimiter-1) SELECT ...
在这个例子中,我们使用了MySQL的JSON_ARRAYAGG和JSON_OBJECT函数来将查询结果转换为JSON数组。 执行查询后,将返回一个包含JSON数组的结果集。可以通过在应用程序中使用适当的编程语言和库来处理这个结果集,并将其转换为可用的数据结构。 例如,在JavaScript中,可以使用JSON.parse函数将返回的JSON字符串解析为JavaScript对象...
AS array<map<VARCHAR, VARCHAR>>) AS packages_map_array FROM ( SELECT json_parse(data) AS data_json FROM ( SELECT '{ "packages": [ { "appName": "铁路12306", "packageName": "com.MobileTicket", "versionName": "4.1.9", "versionCode": "194" ...
-- broker连接信息 'properties.group.id' = 'documents_json', -- 消费kafka的group_id 'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 读取数据的位置 'format' = 'json', -- 数据源格式为 json 'json.fail-on-missing-field' = 'true', -- 字段丢失任务不失败 'json.ignore-parse-errors' = 'fa...
上述SQL把数组展开成多行数字,unnest( cast( json_parse(array_column) as array(bigint) ) ) as t(a),unnest语法把数组展开,以t来命名新生成的表,使用a来引用展开后的列。结果如下图: 统计数组中的每个元素的和 * | select sum(a) from log, unnest( cast( json_parse(array_column) as array(big...
JSONArray dataSets=newJSONArray();for(inti = 0; i < 5000; i++) { JSONObject object=newJSONObject(); object.put("id", i); object.put("name", "aa" +i); object.put("age", 10 +i); dataSets.add(object); } preRusult.add(dataSets); ...