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Hive解析Json数组超全讲解

2 --> 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。 本文首发于公众号【五分钟学大数据】 Hive自带的json解析函数 1. get_json_object 语法:get_json_object(json_string, '$.key') 说明:解析json的字符串json_string,返回path指定的内容。如果输入的json字符串无效,那么返回NULL。这个函数每次只能返回一个数据项。 示例: selectget_json_object('{"name":"zhangsan","age":18}','$.name'); 结果: name zhangsan 如果既要解析name字段,也解析age字段,则可以这样写: selectget_json_object('{"name":"zhangsan","age":18}','$.name'),get_json_object('{"name":"zhangs...

pytest测试框架系列 - Pytest Fixture和conftest.py还能这样使用?

## 前言 Fixture是pytest的非常核心功能之一,在不改变被装饰函数的前提下对函数进行功能增强,经常用于测试用例前置和后置工作。与setup/teardown类似,但更强大灵活。 ## fixture的优势 - fixture命名方式灵活,不局限于 setup 和teardown 那几个命名规则 - conftest.py 配置里可以实现数据共享,能够自动搜索需要的fixture - fixture 配置不同的参数可以轻松实现跨文件、session会话共享 ## fixture工作原理 - 在普通函数上使用@Pytest.fixture()装饰器,声明函数为一个fixture函数 - 如果测试用例函数的参数列表中存在fixture的函数名或者使用@pytest.mark.usefixtures(fixture_name) - 在测试执行阶段,pytest执行用例之前执行fixture函数功能 - 如果fixture装饰的函数无返回值,相当于用例前置操作,否则相当于传参 - 如果fixture设置了后置操作,则用例执行完成后进行执行 ## fixture搜索顺序 - 第一步:优...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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