datax传递多个参数到json

一、datax传递多个参数到json

1、《data x传递两个参数到json》。DataX是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。DataX一般和DataX-Web联合使用，实现对任意数据库之间数据同步的调度执行。对于数据的同步，可以是全量更新和增量更新两种方式，对于大数据量的事物数据，例如：销售记录数据的同步，一般都是选择增量更新方式。

2、DataX-Web提供的增量更新支持基于自增ID的增量更新和基于时间的增量更新。在调度执行job任务时，dataX-Web会动态生成参数并在调用DataX执行时传入，例如：Python/opt/module/datax/bin/datax.py-p"-DlastTime=2022-01-01-DcurrentTime=2022-06-04"登录后复制DataX会把传入的参数写入环境变量，读入json脚本时会通过正则表达式查找${}包含的变量，并搜索环境变量进行替换。通过以上代码分析，可知在json任意的位置定义${}变量，都能够被替换，如：DataX的动态变量替换机制不够灵活，只能实现简单的变量替换，如果需要复杂的变量支持时，DataX就无法实现。例如：DataX-Web只能提供lastTime和currentTime两个参数，如果还需要支持其他参数，就没有办法了。针对这块考虑对DataX进行修改，引入avaitor表达式框架，通过Avaitor表达式丰富的功能，实现复杂的动态参数机制。祝您生活愉快，谢谢提问😊

二、mysql 中用正则表达式如何取一个字符串中指定的字段,

IN p_str VARCHAR(50),/*原始字符串*/

IN p_begin_str VARCHAR(50),/*要匹配的起始字符串*/

IN p_end_str VARCHAR(50))/*要匹配的结束字符串*/

OUT p_result VARCHAR(50))/*返回结果*/

DECLARE m_index INT DEFAULT 0;

/*计算第一个匹配字符串的索引位置*/

select locate(p_begin_str,p_str)+char_length(p_begin_str) into m_index;

/*计算第一个匹配字符串的长度*/

select locate(p_end_str,p_str,m_index) into m_len;

select SUBSTRING(p_str,m_index,m_len-m_index) INTO p_result;

CALL sp_str('[]abcd[12345]aa[]ss','abcd[',']',@result);

call sp_str('[]abcd[sdww]aa[]ss','abcd[',']',@result);

如果不用存储过程，可以直接写sql语句实现：

locate('abcd[',']abcd[12345]111[]')+CHAR_LENGTH('abcd['),

locate(']',']abcd[12345]111[]',CHAR_LENGTH('abcd['))-

(select locate('abcd[',']abcd[12345]111[]')+CHAR_LENGTH('abcd['))

返回子串substr在字符串str第一个出现的位置，如果substr不是在str里面，返回0.

mysql> select LOCATE('bar','foobarbar');

mysql> select LOCATE('xbar','foobar');

该函数是多字节可靠的。 LOCATE(substr,str,pos)

返回子串substr在字符串str第一个出现的位置，从位置pos开始。如果substr不是在str里面，返回0。

mysql> select LOCATE('bar','foobarbar',5);

SUBSTRING(str FROM pos FOR len)

从字符串str返回一个len个字符的子串，从位置pos开始。使用FROM的变种形式是ANSI SQL92语法。

mysql> select SUBSTRING('Quadratically',5,6);

三、hive json解析+正则匹配 双保险少踩坑

1、Hive JSON解析与正则匹配：双重保障，避免解析陷阱

2、当处理JSON数据时，可能会遇到解析问题，如不规范的埋点或上报数据中的特殊字符导致解析失败。为确保数据完整性，我们需要采取双重策略：一是使用自动化工具排查和修复，二是利用Hive的JSON解析函数和正则表达式进行兜底。

3、首先，遇到解析问题时，应利用json识别工具定位问题源头，可能是录入错误，如额外的空格。建议产研团队优化录入界面，同时在底层进行过滤和规范化处理，减少这类问题的发生。

4、在Hive中，get_json_object函数是常见工具，例如`get_json_object('{"movie":"2804","rate":"5","timeStamp":"978300719","uid":"1"}','$.rate')`可以获取'rate'的值。对于多列返回，可以使用`json_tuple`。对于数组，需先转为array类型，通过`explode()`函数处理，例如去除中括号和逗号，然后用`split()`函数分隔。

5、在某些特殊情况下，如遇到非标准JSON格式，正则匹配是个兜底选项。例如，通过`COALESC(json方法,正则方法)`，在JSON解析失败时，使用正则表达式识别数据，确保数据的准确性。具体正则内容和相关函数可参考相关文档。

6、总之，通过结合自动化工具排查、Hive的JSON解析技巧以及正则匹配，我们可以有效减少在处理JSON数据时的陷阱，确保数据的完整性和准确性。持续关注，我将定期分享更多关于机器学习、数据分析和实践应用的内容。