在SparkSQL 中,我们可以使用内置的函数explode()来将 JSON 数组字段拆分为多行,然后进行查询和分析。下面是使用 SparkSQL 解析 JSON 数组字段的示例代码: importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.functions._valspark=SparkSession.builder().appName("Parse JSONArray with SparkSQL").g...
* | 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来引用展开后的列。结果如下...
tabSchema.put("id", "integer"); tabSchema.put("name", "varchar"); tabSchema.put("age", "integer"); String tableName= "stu"; List<JSONArray> preRusult =newArrayList<>(); JSONArray dataSets=newJSONArray();for(inti = 0; i < 5000; i++) { JSONObject object=newJSONObject(); obj...
(and is, by definition the leaf structure), and parses it, replacing it with an object token of the form '@Objectxxx', or '@arrayxxx', wherexxxis the object id assigned to it. The values, or name/value pairs are retrieved from the string table and stored in the hierarchy...
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...
-- 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...
import sqlparse 接下来,你可以使用sqlparse.parse方法解析SQL查询语句,并使用sqlparse库中的相关方法提取where子句的JSON表示。下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import sqlparse query = "SELECT * FROM table WHERE column1 = 'value' AND column2 > 100" # 解析SQL查询语句 parsed = sqlparse.parse(...
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...
在上述示例中,我们首先使用JSON_OBJECT_T.parse函数将JSON字符串解析为JSON对象。然后,使用get_string函数提取顶层字段的值,并使用get_array函数获取嵌套数组的引用。接下来,使用FOR循环遍历嵌套数组,并使用get_string函数提取每个元素的值。 对于以上问题,腾讯云提供了多个与数据库和云计算相关的产品和服务,例如: 云数...
SELECT transform(packages_map_array, x -> Element_at(x, 'packageName')) AS package_array FROM ( SELECT cast(Json_extract(data_json, '$.packages') AS array<map<VARCHAR, VARCHAR>>) AS packages_map_array FROM ( SELECT json_parse(data) AS data_json ...