DataWorks中holo JSON 解析 函数怎么用?

在DataWorks中使用holo JSON解析函数可以通过以下步骤实现：

首先，需要确保在DataWorks的holo环境中已经导入了json模块。可以通过在代码中执行import json语句来检查是否已经导入。

在代码中使用json.loads方法将JSON字符串转换为Python对象，例如：

haskell
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import json

json_str = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'

data = json.loads(json_str)

print(data)
在上述代码中，json_str变量表示JSON字符串，data变量表示Python对象。执行该代码后，将会输出Python对象的内容。

在DataWorks中使用holo JSON解析函数，将JSON字符串转换为MaxCompute数据类型。holo JSON解析函数的语法如下：
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PARSE_JSON(string_value)
其中，string_value表示要解析的JSON字符串。例如，如果需要解析名为json_str的MaxCompute字符串列，可以使用以下代码：

angelscript
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from odps.udf import annotate
import json

@annotate("string->map")
class ParseJson(object):
def evaluate(self, json_str):
data = json.loads(json_str)
return data
在上述代码中，@annotate("strin

在DataWorks中，Holo JSON解析函数可用于解析JSON格式的数据。您可以使用get_json_object函数来提取JSON字段的值。

以下是使用Holo JSON解析函数的示例：

假设有一个名为json_data的字段包含JSON数据，其中包含一个键名为name的字段。

SELECT get_json_object(json_data, '$.name') AS name
FROM your_table;

在上述示例中，get_json_object函数接受两个参数：要解析的JSON字符串和JSON路径表达式。'$.name'表示要提取的字段路径，即根据键名name提取对应的值。

请根据您具体的场景和需要进行相应的调整，例如更改字段名和JSON路径表达式。

除了get_json_object函数外，DataWorks还提供其他一些Holo JSON解析函数，如json_parse、json_array_contains、json_size等。您可以根据需求选择合适的函数。可以在阿里云DataWorks文档中查找这些函数的详细说明以及示例。

需要注意的是，具体的函数和语法可能会因DataWorks版本而有所不同。请参考阿里云DataWorks文档中的相关章节和示例，以获取更详细和准确的操作指南。

阿里云DataWorks文档：https://help.aliyun.com/product/45325.html