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    前端扛把子 axios 的 GET 也要发送 JSON

    在 http 标准协议中, GET 请求 本身是可以携带 Body 数据 。 至于 GET 请求携带的数据能不能被获取, 还是要看接受端 后端 是否处理。...这里使用了 mime:"json" 强制使用 json 解析器解析 body 数据, 不再依赖客户端传递的 content-type package main import ( "github.com...:"name"` Age int `json:"age"` } `body:"" mime:"json"` // get 请求支持 body 传递数据, 并使用 json 解析 } func...= nil { panic(err) } // 返回参数对象 c.JSON(200, p) } 使用 axios 发送 GET 请求 axios 可以说是前端进行 http 请求必须使用的网络库了...", 使用模块组件 创建 data 数据对象, 并使用 JSON.stringify 进行格式化 使用 axios 发送 get 请求 import axios from 'axios' async

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    json_tuple一定比 get_json_object更高效吗?

    要理性的比较json_tuple和get_json_object的效率,最近有朋友问我:hive中取多个key时,为什么用了json_tuple,效率反而比get_json_object慢了一些?...上面是搜索网上的结论的截图,基本都会认为json_tuple比get_json_object高效,理由是:取多个key值时,json_tuple只解析一次,而get_json_object需要解析多次。...我们来看实际情况: 1、get_json_object缓存jsonObject (并非无脑解析多次) ? 一般情况下,由json字符串序列化成jsonObject这个过程是最耗费时间的。...从代码中可以看到,get_json_object函数会缓存jsonObject,也就是说json字符串转化为jsonObject的过程只有一次。并不是解析多次。...2、执行计划层面(get_json_object更简洁,json_tuple更繁重) 从下图中可以看到,get_json_object的执行计划,只有一个selectOperator ,非常简单 ?

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    在Dataworks中使用SQL拼接Json字符串的问题

    ,需要把这三个字段拼接成如下图格式的json格式 备注:JSON (JavaScript Obiect Notation)对象是 JSON 中最常用的一种结构。...的样子;但是如果我们使用函数get_json_object来校验一下,发现,并不是:select str_json,GET_JSON_OBJECT(str_json,'$.member_name') as...Inc三个值中由于存在特殊字符 " 和 \ 而导致拼接json失败,而仅仅成了类似json的格式。...同样的1中的例子,具体SQL脚本如下:select str_json,GET_JSON_OBJECT(str_json,'$.memberName') as member_name_upper,GET_JSON_OBJECT...json字符串的做法,因为官方提供的函数to_json和named_struct组合来拼接json可以保证拼接的准确性,不会受到字段内的特殊字符的影响。

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    在Dataworks中SQL拼接json字符串问题的补遗

    1.0 背景在之前的文章《在Dataworks中使用SQL拼接Json字符串的问题》中我提到,在dataworks有一个拼接字符串的函数 to_json 搭配 named_struct 函数,可以适配几乎各种复杂的...json数据结构。...其实这是我在上一篇文章《在Dataworks中使用SQL拼接Json字符串的问题》 所遗漏的。那么这种情况如何来解决呢?...3.0 文章小结其实所有的技术都是处在螺旋中前进,一开始,我们使用最基本的concat来实现拼接json的功能,它的优点在于通用性强,缺点需要对json的所有{}或者""来手工处理,增加了脚本的复杂程度和易错程度...其次,我们发现了已有的函数to_json和named_struct来处理,优势在于解决了concat函数拼接的复杂程度,但是缺点是在于部分场景下(比如上文描述的情况)无法适配。

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    混合拼接

    例如当前基因组拼接中,尤其对于一些大型的基因组,往往混合多种测序平台数据进行拼接,达到最佳的拼接效果。...这些数据有多种分析方案,例如以下方案: 方案一:二代 illumina 数据单独拼接 方案二:三代数据单独拼接 方案三:二代 illumina 数据为主+三代测序连接...+补洞; 方案四:三代测序单独拼接,利用二代数据连接+纠错; 由于另种数据拼接结果肯定要优于只使用一种数据,因此,这里只需要比较方案三与方案四。...三、不同基因组拼接方案比较 3.1 单独使用 illumina 拼接 spades.py --isolate -o ill -t 24 -1 /share/home/xiehs/05.assembly/...利用 quast 比较不同拼接方案的拼接结果,选择最优的拼接结果。

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