import json import mysql.connector # 连接到MySQL数据库 cnx = mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='localhost', database='database_name') # 创建游标对象 cursor = cnx.cursor() # 执行SQL查询语句 query = "SELECT * FROM table_name" cursor.execute(query) # 获取...
data = data; } @Override public String toString() { return JSONObject.toJSONString(this); } } Copyimport com.alibaba.fastjson2.JSONObject; import com.c3stones.json.enums.Operator; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; import lombok.experimental.Accessors; /** * JSONSQL 二元...
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(...
to_json(expr [, options] ) 引數 exprSTRUCT:表達式,或是在 Databricks SQL 和 Databricks Runtime 15.3 及更高版本中的VARIANT。 options:可選的MAP文字表達式,鍵和值為STRING。 如果expr為VARIANT,則會忽略選項。 退貨 STRING。 如需了解options的可能性,請參閱from_json函數的詳細資訊。
共有8个可选参数:sql,con,index_col,coerce_float,params,parse_date,columns,chunksize。 该函数基础功能为将SQL查询或数据库表读入DataFrame。此函数是read_sql_table和read_sql_query(向后兼容性)两个函数功能结合。它将根据提供的输入参数传入给特定功能。一个SQL查询将传入到read_sql_query查询,而数据库表名称...
NULL 值可以在 VARIANT 內編碼,而該值不是 SQL NULL。因此,parse_json('null') IS NULL 是false,但 is_variant_null(parse_json('null')) 是true。 VARIANT編碼的 Null 可以轉換成 SQLNULL,方法是將它轉換成某種類型。 例如,parse_json('null')::int IS NULL 是true。
importorg.json.JSONException; importjava.util.ArrayList; @Description(name ="json_array", value ="_FUNC_(array_string) - Convert a string of a JSON-encoded array to a Hive array of strings.") publicclassUDFJsonAsArrayextendsUDF {
args.update(url.query) return [], args 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 这样大部分sql查询没有问题,但是有的查询结果有部分值是null,这样也会出错。修改cursor.py的_type_mapped方法: def _type_mapped(self, result): meta = self.description ...
Flink内核版本:1.12 添加参数:'json.fail-on-missing-field' = 'true' 当解析字段缺失时,是跳过当前字段或行,还是抛出错误失败(默认为 false,即抛出错误失败)。 问题二、ogg解析脏数据报错 解决方案 Flink内核版本:1.14 如果想忽略脏数据,可以开启配置项: 'ogg-json.ignore-parse-errors'='true' 脏数据导致的...
string转json-推荐:json_parse(u_bigger_json) eg: select json_parse(u_bigger_json) from edw.user_elog where dt='2019-04-27' limit 3 -- {"u_rank":",0,1,2","u_recsid":",100002,100002,100002","u_rmodelid":",17,17,17", ...