json_extract_scala如何解析json的key有特殊符号.
时间: 2024-01-29 09:03:46 浏览: 175
在使用`json_extract_scala`解析JSON时,如果JSON的key包含特殊符号,可以使用反斜杠进行转义,例如:
```scala
import com.jayway.jsonpath.JsonPath
val json = """{"key.with.dot": "value", "key\\with\\backslash": "value"}"""
val value1 = JsonPath.read[String](json, "$['key.with.dot']")
println(value1) // 输出:value
val value2 = JsonPath.read[String](json, "$['key\\\\with\\\\backslash']")
println(value2) // 输出:value
```
在上面的例子中,我们使用反斜杠对含有点号和反斜杠的key进行了转义,以便`json_extract_scala`能够正确解析JSON。
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var accumulator: (Long, Long) = (0L, 0L) val a2: DataStream[Double] = f2.map(x => { val jsonObject = JsonMethods.parse(x) val JDouble(sbljl) = (jsonObject \ "order_status").extract[JDouble] if (sbljl.equals(JDouble(1001))) { accumulator = (accumulator._1 + 1L, accumulator._2 + 1L) } else { accumulator = (accumulator._1, accumulator._2 + 1L) } accumulator._1 / accumulator._2.toDouble }).keyBy(0) .windowAll(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(1))) a2.map(x => { val cancelRate = x // 计算取消订单占比 val roundedCancelRate = BigDecimal(cancelRate).setScale(1, BigDecimal.RoundingMode.HALF_UP).toDouble // 四舍五入保留一位小数 ("someKey", roundedCancelRate) // 使用一个虚拟的key }).addSink(new RedisSink[(String, Double)](flinkJedisPoolConfig, new TotalPriceRedisMapper2)).windowAll(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(1))类型不匹配
根据您提供的代码,您在`addSink`方法之添加了额外的`windowAll`方法,而这是不正确的,导致类型不匹配的错误。
在您的代码中,`a2`已经通过`keyBy(0)`进行了分区,并使用了`TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(1))`定义了一个窗口。因此,您不需要再次使用`windowAll`方法。
下面是修正后的代码:
```scala
var accumulator: (Long, Long) = (0L, 0L)
val a2: DataStream[Double] = f2.map(x => {
val jsonObject = JsonMethods.parse(x)
val JDouble(sbljl) = (jsonObject \ "order_status").extract[JDouble]
if (sbljl.equals(JDouble(1001))) {
accumulator = (accumulator._1 + 1L, accumulator._2 + 1L)
} else {
accumulator = (accumulator._1, accumulator._2 + 1L)
}
accumulator._1 / accumulator._2.toDouble
}).keyBy(0)
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(1)))
a2.map(x => {
val cancelRate = x // 计算取消订单占比
val roundedCancelRate = BigDecimal(cancelRate).setScale(1, BigDecimal.RoundingMode.HALF_UP).toDouble // 四舍五入保留一位小数
("someKey", roundedCancelRate) // 使用一个虚拟的key
}).addSink(new RedisSink[(String, Double)](flinkJedisPoolConfig, new TotalPriceRedisMapper2))
```
在修正后的代码中,我移除了额外的`windowAll`方法,并将其替换为正确的`window`方法来定义窗口。
请确保您在使用`window`方法时,根据您的需求选择合适的窗口类型,并根据需要进行进一步的处理。
flink数据清洗kafka数据scala编写
在 Flink 中使用 Kafka 作为数据源,可以使用 Flink 的 Kafka Connector,具体操作可以参考官方文档:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/zh/dev/connectors/kafka.html
数据清洗可以在 Flink 中使用 Map 或 FlatMap 函数实现,具体操作也可以参考官方文档:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/zh/dev/stream/operators/
以下是一个示例代码,假设 Kafka 中的消息格式为 (key, value),value 为包含多个字段的 JSON 字符串,需要对其中某些字段进行清洗:
```scala
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer
case class Message(key: String, field1: String, field2: String)
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val properties = new Properties()
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
properties.setProperty("group.id", "flink-kafka-example")
val consumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("topic", new SimpleStringSchema(), properties)
val stream = env.addSource(consumer)
val cleanedStream = stream
.map(json => {
val obj = parse(json).extract[Message]
Message(obj.key, cleanField(obj.field1), cleanField(obj.field2))
})
def cleanField(field: String): String = {
// 对字段进行清洗,比如去除空格、转换大小写等操作
field.trim.toLowerCase
}
cleanedStream.print()
env.execute("Kafka data cleaning example")
```
在代码中,首先通过 FlinkKafkaConsumer 从 Kafka 中读取数据,并使用 SimpleStringSchema 将消息转换为字符串。然后使用 Map 函数将 JSON 字符串解析成样例类 Message,同时对其中的 field1 和 field2 字段进行清洗,最后将清洗后的结果打印出来。
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