在实际工作中，尤其是web数据的传输，我们经常会遇到json数据。它不像常见的文本数据、数值数据那样友好，而且它和Python中的字典类型数据又很相像，给很多人造成了困扰。
在使用Hive处理数据的过程中会遇到各种各样的数据源，其中较为常见的是JSON格式的数据，Hive无法直接处理JSON格式的数据，需要依赖于JSONSerDe。SerDe即序列化和反序列化，JSONSerDe基本思想是使用json.org的JSON库，使用这个库可以读取一行数据并解析为JSONObject，然后解析到Hive中的数据行。因此JSON文件的每行必须是一个完整的JSON，一个JSON不能跨越多行。本文档介绍的是JsonSerDe，该库的地址为：https://github.com/rcongiu/Hive-JSON-Serde。它的特点如下：
今天在定位问题时，通过日志打印出来调用第三方接口的返回结果对象的值，但因为这个返回信息太多，导致日志打印时对应的这行日志翻了四五屏才结束，这种情况下不好复制粘贴出来去具体分析返回结果对象，主要是我们需要针对返回的json对象提取对应的key去进行分析查询。
在我们学习的时候，在我们查找文档的时候，很多内容都是英文的，如果你的英文不好，就很难去阅读这篇文章，语言不通是我们学习的最大的绊脚石，虽然谷歌浏览器有翻译的功能，翻译出来的效果也是挺不错，但是这样子阅读文章并不能对我们的工作学习起到帮助，反倒是机械化的翻译有可能会是你的中文水平下降，阅读一篇外国文章，最重要的就是对每个单词的了解，理解，如果单词的意思都不懂，更不要想去理解文章的意思了。
我们进行ETL(Extract-Transfer-Load) 过程中,经常会遇到从不同数据源获取的不同格式的数据，其中某些字段就是json格式，里面拼接了很多字段key和指标值value，今天讲一下如何解析出来相关数据。
在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的，如开发人员对APP上的页面进行埋点时，会将多个字段存放在一个json数组中，因此数据平台调用数据时，要对埋点数据进行解析。接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。
实际上一直都有在学习，只是公众号的算法机制让很多人刷不到，看得人比较少，这才将这些内容分享到各个群和朋友圈，希望能让更多人看到。
大家好！今天我要和大家分享的是Python数据采集中的一种重要技巧——抓取和解析JSON数据。在互联网时代，JSON成为了数据交换的常用格式，使用Python来采集和解析JSON数据是非常常见的任务，同时也是一项非常实用的技能。
本文讲述了一名技术社区的内容编辑人员，在整理文章时犯了一个白痴级的错误，导致Node.js程序不能读取JSON文件，Server启动失败。经过Debug发现，原来是在JSON数据中添加了注释。因此，建议以后在整理文章时，避免在JSON数据中添加不必要的注释，以保证代码的稳定性。
在数据处理和分析中，JSON是一种常见的数据格式，而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中，我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame，并介绍相关的步骤和案例。
在日常工作中，对于前端发送过来的请求，后端django大部分都是采用json格式返回，也有采用模板返回视图的方式。 在模板返回视图的方式的确很方便，但是如果涉及到动静分离、ajax请求这类，django就只能返回json格式的数据了。 那么这里就带来了一个问题，如何将django从数据库模型类中查询的数据以json格式放回前端。 然后前端如果获取读取返回过来的数据呢？
导读 MySQL8.0 GA版本发布了，展现了众多新特性，本系列译文将整理为3篇，为大家介绍升级的部分新特性。 本文为第1篇，重点为大家介绍SQL、JSON上展现的新特性，其他特性的介绍将陆续更新，敬请关注。
在日常工作中，对于前端发送过来的请求，后端django大部分都是采用json格式返回，也有采用模板返回视图的方式。
本文详解地介绍了如何制作桑基图，使用的可视化库是强大的Pyecharts(版本1.7.1，版本一致很重要)。文章将从如下几个方面进行介绍：
随着互联网的快速发展，网页抓取和数据解析在许多行业中变得越来越重要。无论是电子商务、金融、社交媒体还是市场调研，都需要从网页中获取数据并进行分析。Python的Selenium库作为一种自动化测试工具，已经成为许多开发者的首选，因为它提供了强大的功能和灵活性。本文将介绍如何使用Python的Selenium库进行网页抓取，并结合高效JSON解析的实际案例，帮助读者解决相关问题。
在现代Web应用开发中，JSON数据格式的处理至关重要。假设 "Jsonson" 代表一个类似于Jackson的库，这样的工具在Spring Boot中用于处理JSON。本篇博客将介绍Spring Boot中处理JSON数据的基本概念，并通过实际例子展示如何使用类似Jackson的工具进行数据处理。
在JavaScript中，JSON是一种非常重要的数据格式，key:value的形式比XML那种复杂JavaScript
它可以方便的在使用在多种语言中，这里介绍的是在python中的字典（dict）与json字符串相互转化的方式。
在MySQL 8之前，当你不再需要某个索引时，你必须显式地删除它。然而，在某些情况下，你可能不确定删除索引是否会对查询性能产生负面影响。为了解决这个问题，MySQL 8引入了隐藏索引的特性。隐藏索引允许你将索引设置为不可见，而不是完全删除它。这样，你可以在不实际删除索引的情况下评估查询的性能。如果发现性能下降，你可以轻松地使索引再次可见。
PHP中的json_encode()用于JSON编码变量，如果功能成功返回JSON数据，则返回FALSE。
随着Web应用的兴起和普及，数据的传输和处理已经成为Web开发中不可或缺的一部分。PHP作为一种广泛使用的服务器端编程语言，对于数据的处理和传输也有着非常丰富的支持。其中，JSON数据格式已经成为Web开发中最常用的数据格式之一。本文将结合实例，介绍JSON数据格式在PHP编程开发中的常见应用和实例解析。
对于爬虫大家应该不会陌生，我们首先来看一下爬虫的定义：网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序，是搜索引擎的重要组成部分。网络爬虫为搜索引擎从万维网下载网页，自动获取网页内容的应用程序。看到定义我们应该已经知道它是可以从万维网上下载网页解析网页数据的。大家想一下在数据分析情景中它的应用场景有哪些？采集天气数据，网站采集文章，采集各种票务信息，股票信息采集等等有很多地方都会用的爬虫采集数据进行数据分析。通过数据分析增加分析维度信息，尤其是行业数据对标。
路遥工具箱是一款基于C# WPF开发的开源工具箱软件，旨在解决开发过程中常见的功能性需求，并将其自动化。目前已经拥有十数项实用功能，让你的开发工作事半功倍！
之所以要发表这篇博客，还源于最近的开发工作所实现的一个小的Demo, 当然这个Demo不会涉及工作中App的一些内容，下方要实现的Demo是通用的。因为项目需求的迭代，要求在银行卡绑定中添加支行所在的省市信息。在iOS中选择这种省市信息的一个比较不错的方式当时是使用UIPickerView进行显示了。当然在PickerView上的省市信息是联动显示的，我们在此因为需求定的是让用户选择省市信息，所以我们进行二级联动，当然多级联动的原理也是一样的。由于之前的老项目是使用Objective-C写的，虽然现在是Sw
本文介绍基于Python，读取JSON文件数据，并将JSON文件中指定的键值对数据转换为.csv格式文件的方法。
MongoDB数据库是现在使用较为广泛的数据库，但是使用它都是需要一定的应用环境，在实际的开发环境之中，传统的关系型数据库依然是使用的主体，因为这样的数据属于结构化数据，而MongoDB这样的NOSQL数据库只是一个辅助，与Node.JS结合的时候它就是主力。
JSON规范，不支持注释。之所以不允许加注释，主要是防止：过多的注释，影响了文件本身的数据载体的目的。
Text Blocks最开始是个JDK 14引进的，当时为预览版功能，在JDK 15中被正式确定。
Hadoop离线数据分析平台实战——490用户浏览深度数据展示 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 完成 2. 用户基本信息展示 完成 3. 浏览器信息展示 完成 4. 地域信息展示 完成 5. 外链信息展示 完成 6. 用户浏览深度展示 未完成 7. 事件数据展示 未完成 8. 订单数据展示 未完成 模块介绍 用户浏览深度数据展示主要包含一个页面， 在这个页面中通过分别显示用户角度的浏览深度和会话角度的浏览深度来进行数据展示。 采用js
Datatables有一个强大的api，用来处理表格上的数据，你可以添加数据到已经存在的表格，或者对已经存在的数据进行操作。 API旨在能够很好地操作表格中的数据。
对于我们后台开发来说，打交道最多的肯定就是动态数据了。所以有业务需求时，不妨先分析页面中的数据与数据库中的表关系。
基于html生成pdf的使用场景比较多，我在的上家公司做电子合同需求的时候，是我这边完成的，当时是基于itext生成PDF的。电子合同作为一个电签中必不可少的一部分，如何高效实现html生成pdf，是我们必须要解决的问题。如果使用电子合同，此时必然需要对接相关的电子合同厂家，比如E签宝、法大大、上上签、电子牵等。当时生成的pdf没有作者想的这么周到，不过这次做需求，再次看到这个项目，还是很开心很乐意和大家分享这个项目的，也感谢rayin的作者开源了这么好的项目。
JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。具有数据格式简单，读写方便易懂等很多优点。
Hadoop离线数据分析平台实战——510订单数据展示 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 完成 2. 用户基本信息展示 完成 3. 浏览器信息展示 完成 4. 地域信息展示 完成 5. 外链信息展示 完成 6. 用户浏览深度展示 完成 7. 事件数据展示 完成 8. 订单数据展示 未完成 模块介绍 订单数据展示主要包括一个页面， 通过选择不同的currency type和payment type来展示不同的数据， 主要包括展示订单数量、
一但系统出现4xx或者5xx之类的错误；ErrorPageCustomizer就会生效（定制错误的响应规则）；就会来到/error
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。JSON在数据交换中起到了一个载体的作用，承载着相互传递的数据。JSON适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。
工作中时常要上传json数据，上传前做校对时，单行的一长串json数据不方便校对，复制到 vscode中用插件实现格式化又麻烦，故有了写个脚本工具实现格式化输出json的想法。
MongoDB 是非关系型数据库，也就是nosql，存储json数据格式会非常灵活，要比mysql更好，同时也能为mysql分摊一部分的流量压力。另外呢，对于非事务的数据完全可以保存到MongoDB中，这些数据往往也是非核心数据。
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JSON格式是网站和API使用的通用标准格式，现在主流的一些数据库（如PostgreSQL）都支持JSON格式。在本文中，我们将介绍如何使用Python处理JSON数据。首先，让我们先来看看JSON的定义。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。简单地说，JSON 可以将 JavaScript 对象中表示的一组数据转换为字符串，然后就可以在函数之间轻松地传递这个字符串，或者在异步应用程序中将字符串从 Web 客户机传递给服务器端程序。JSON 语法是 JavaScript 对象表示法语法的子集。数据在名称/值对中、数据由逗号分隔、花括号保存对象、方括号保存数组。
经常有人问：“我是该学Angular还是React？该用gulp还是webpack…” 这篇文章就是要 交给大家一把钥匙，专门解答这类问题。 解答思路 PS:如果你想成为一名优秀的架构师，或者在工作中遇到瓶颈，想跳槽加薪，面试不过， 碰到难题等等一系列问题，可以加我的架构师群：554355695 这里有最专业的团队为你排忧解难，有最新的学习资源为你共享。 我一直提倡的是学以致用，知行合一，所以当我们学习和储备技能的时候应该要和市场相结合，准确的说应该是人才市场。 要了解人才市场有个非常简单的方法——
JSON数据格式在我们的日常工作中经常会接触到，无论是做爬虫开发还是一般的数据分析处理，今天，小编就来分享一下当数据接口是JSON格式时，如何进行数据处理进行详细的介绍，内容分布如下
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。JSON采用完全独立于语言的文本格式，这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。
本文介绍了如何使用hawq-export工具将Hive数据导出为JSON格式，并介绍在HBase和HDFS上存储JSON格式数据的方法。同时，本文还介绍了在hawq-import工具中如何将JSON数据导入到Hive表中。
该文介绍了MySQL 8.0的新特性，包括对Unicode更好的支持、对JSON格式和文档的处理，以及一直以来呼吁增加的象window函数的功能等。
Hadoop离线数据分析平台实战——500事件数据展示 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 完成 2. 用户基本信息展示 完成 3. 浏览器信息展示 完成 4. 地域信息展示 完成 5. 外链信息展示 完成 6. 用户浏览深度展示 完成 7. 事件数据展示 未完成 8. 订单数据展示 未完成 模块介绍 事件数据展示主要包括一个页面， 通过我们选择不同event的category来展示对应的流图。 采用js获取后台json数据的方式进行数据
Document Store 文档存储，又称为面向文档的数据库。在这篇文章里将简要介绍一下什么是文档存储？它与传统的关系型数据库有什么区别？以及MySQL是如何实现文档存储的。
测试工作中往往需要对服务端所返回的Json数据做容错，即需要确保原数据中各项值被替换成异常数据类型时，相关数据传输与处理系统不会发生报错、崩溃等问题。
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