节点参数传递能否支持json？

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十一0204 2023-04-05 09:10:04 240 0

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wljslmz

公众号：网络技术联盟站，InfoQ签约作者，阿里云社区签约作者，华为云云享专家，BOSS直聘创作王者，腾讯课堂创作领航员，博客+论坛：https://www.wljslmz.cn，工程师导航：https://www.wljslmz.com
在阿里云DataWorks的节点参数传递中，是可以支持 JSON 数据传递的。用户可以在节点参数中传递 JSON 数据，然后在节点代码中进行解析和使用。

例如，可以在节点参数中传递以下 JSON 数据：
```
{
    "name": "John",
    "age": 25,
    "address": "Shanghai"
}
```
在节点代码中，可以通过以下方式来解析并使用这个 JSON 数据：
```
import json

# 获取节点参数
node_params = get_node_params()

# 将传递的 JSON 数据解析为 Python dict
json_data = json.loads(node_params['json_param'])

# 使用解析后的数据
print('Name: ', json_data['name'])
print('Age: ', json_data['age'])
print('Address: ', json_data['address'])
```
2023-04-26 12:30:51

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HaydenGuo

坚持这件事孤独又漫长。
- 可以。在阿里云DataWorks中，节点参数传递支持JSON数据格式。可以在代码节点中使用JSON格式的参数，例如：
- 假设要在Spark SQL中使用传递的参数，可以按照以下方式编写代码：
```
-- 引入json库
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.json4s._
import org.json4s.jackson.JsonMethods._

-- 读取参数
val paramJson = getParam("__key__")
val params = parse(paramJson)
val database = (params \ "database").extract[String]
val table = (params \ "table").extract[String]

-- 使用参数进行操作
val df = spark.table(s"$database.$table")
```
- 假设您要在PyODPS中使用传递的参数，您可以按照以下方式编写代码：
```
# 引入json库
import json

# 读取参数
paramJson = getParam("__key__")
params = json.loads(paramJson)
database = params["database"]
table = params["table"]

# 使用参数进行操作
odps.execute_sql(f"SELECT * FROM {database}.{table}")
```
这些示例代码中的getParam("key")函数用于获取节点参数。需要将“key”替换为您节点参数的实际名称。可以在DataWorks中设置节点参数，具体方式请参见阿里云官方文档。
2023-04-06 08:49:13

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六月的雨在钉钉

从事java行业9年至今，热爱技术，热爱以博文记录日常工作，csdn博主，座右铭是：让技术不再枯燥，让每一位技术人爱上技术

目前应该是不支持的，个人在体验场景下测试dataworks节点时参数都是通过配置的，没有直接上传json格式参数的操作，比如参数节点文档中的添加参数操作这样的

2023-04-05 16:29:13

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