文档章节

jolt json to json mapping第二篇

SunnyWu
 SunnyWu
发布于 08/20 17:29
字数 843
阅读 2
收藏 0
Go

demo 解读

有了第一篇的基础,操作jolt已经不成问题,对于大部分json的mapping已经得心应手了,本片主要聚焦jolt除了json的mapping功能以外的其他功能。

模式的含义

  • modify-default-beta 修改-默认 当左手边不存在或是为空的时候进行转换。
  • modify-overwrite-beta 修改-覆盖 保留老数据,如果值相同会更新

数组(Array)相关 - List Functions

json input

{
  "scores": [
    4,
    2,
    8,
    7,
    5
  ]
}

json spec

[
  {
    "operation": "modify-overwrite-beta",
    "spec": {
      // 计算数组长度
      "numScores": "=size(@(1,scores))",
      // 数组取头取尾
      "firstScore": "=firstElement(@(1,scores))",
      "lastScore": "=lastElement(@(1,scores))",
      // 出不来值
      "scoreAtMidPoint": "=elementAt(@(1,scores),2)",
      // 数组排序
      "sortedScores": "=sort(@(1,scores))"    }
  }
]

json output

{
  "scores" : [ 4, 2, 8, 7, 5 ],
  "numScores" : 5,
  "firstScore" : 4,
  "lastScore" : 5,
  "sortedScores" : [ 2, 4, 5, 7, 8 ]
}

数学(Math)相关 - Math Functions

json input

{
  "intData" : [ 2, 7, 5 ],
  "doubleData" : [ 0.25, 1.5, 1 ],

  "a" : 10,
  "b" : 5,
  "c" : 3,

  "negative" : "-1.0"
}

json spec

[
  {
    "operation": "modify-overwrite-beta",
    "spec": {
      // 数组 求和
      "sumIntData": "=intSum(@(1,intData))",
      "sumLongData": "=intSum(@(1,intData))", // 和intSum一样,不同的是返回Java Long
      "sumDoubleData": "=doubleSum(@(1,doubleData))",
      // 数组 求平均
      "avgIntData": "=avg(@(1,intData))", // 返回double类型
      "avgDoubleData": "=avg(@(1,doubleData))",
      // 数组 排序
      "sortedIntScores": "=sort(@(1,intData))",
      // 获取 最小值
      "minAB": "=min(@(1,a),@(1,b))", 
      // 获取 最大值
      "maxAB": "=max(@(1,a),@(1,b))", 
      // 获取 绝对值
      "abs": "=abs(@(1,negative))",
      // 除法
      "aDivB": "=divide(@(1,a),@(1,b))",
      "aDivC": "=divide(@(1,a),@(1,c))", 
      //
      // 除法 四舍五入
      "aDivCRounded4": "=divideAndRound(4,@(1,a),@(1,c))"
    }
  }
]

json output

{
  "intData" : [ 2, 7, 5 ],
  "doubleData" : [ 0.25, 1.5, 1 ],
  "a" : 10,
  "b" : 5,
  "c" : 3,
  "negative" : "-1.0",
  "sumIntData" : 14,
  "sumLongData" : 14,
  "sumDoubleData" : 2.75,
  "avgIntData" : 4.666666666666667,
  "avgDoubleData" : 0.9166666666666666,
  "sortedIntScores" : [ 2, 5, 7 ],
  "minAB" : 5,
  "maxAB" : 10,
  "abs" : 1.0,
  "aDivB" : 2.0,
  "aDivC" : 3.3333333333333335,
  "aDivCRounded4" : 3.3333
}

类型转换 - Type Conversion

json input

{
  "happy": "true",
  "meh": "meh",
  "answer": 42,

  "statistics" : [
    {
      "id" : "A",
      "min" : "2.0",
      "max" : "10.0",
      "avg" : "7.9"
    },
    {
      "min" : "6",
      "max" : "6",
      "avg" : "6"
    },
    {
      "id" : "C"
    }
  ]
}
    

json spec

[
  {
    "operation": "modify-overwrite-beta",
    "spec": {
      // 字符串 转 布尔
      "happy": "=toBoolean",
      // 如果原来不是布尔,转boolean可以设置false
      "meh": ["=toBoolean", false],
      //
      // 数字 转 字符串
      "answer": "=toString",
      // 下面做一些类型转换练习,缺省数据给默认值
      "statistics": {
        "*": {
          // 转成 整型 缺省设置0
          "min": ["=toInteger", 0],
          // 转成 整型 缺省设置null
          "max": ["=toInteger", null],
          // 转成 浮点型 缺省设置null
          "avg": ["=toDouble", null],
          // id列缺省时 设置 UNKNOWN
          "_id": "UNKNOWN"
        }
      }
    }
  }
]

json output

{
  "happy" : true,
  "meh" : false,
  "answer" : "42",
  "statistics" : [ {
    "id" : "A",
    "min" : 2,
    "max" : 10,
    "avg" : 7.9
  }, {
    "min" : 6,
    "max" : 6,
    "avg" : 6.0,
    "id" : "UNKNOWN"
  }, {
    "id" : "C",
    "min" : 0,
    "max" : null,
    "avg" : null
  } ]
}

字符串连接 - String Concatenation

json input

{
  "x": [ 3, 2, 1, "go"  ],
  "small": "small",
  "BIG": "BIG",

  "people": [
    {
      "firstName": "Bob",
      "lastName": "Smith",
      "address": {
        "state": null
      }
    },
    {
      "firstName": "Sterling",
      "lastName": "Archer"
    }
  ]
}

json spec

[
  {
  //modify-default-beta模式的含义是,当左手边不存在或是为空的时候进行转换。
    "operation": "modify-default-beta",
    "spec": {
      // @(1,x)将x数组中各个元素解析出来,再组合
      // y通过join将x数组中元素通过 逗号 组合
      // z通过join将x数组中元素通过 空格 组合
      "y": "=join(',',@(1,x))",
      "z": "=join(' ',@(1,x))",
      //
      // 英文字符全部大写或小写转换
      "small_toUpper": "=toUpper(@(1,small))",
      "BIG_toLower": "=toLower(@(1,BIG))",
      "people": {
        "*": {
          //  1表示,钻取第二层数据
          "fullName": "=concat(@(1,firstName),' ',@(1,lastName))",
          // 后缀问好的意思是,实际有address这个字段时才会解析
          "address?": {
            "state": "Texas"
          }
        }
      }
    }
  }
]

json output

{
  "x" : [ 3, 2, 1, "go" ],
  "small" : "small",
  "BIG" : "BIG",
  "people" : [ {
    "firstName" : "Bob",
    "lastName" : "Smith",
    "address" : {
      "state" : "Texas"
    },
    "fullName" : "Bob Smith"
  }, {
    "firstName" : "Sterling",
    "lastName" : "Archer",
    "fullName" : "Sterling Archer"
  } ],
  "y" : "3,2,1,go",
  "z" : "3 2 1 go",
  "small_toUpper" : "SMALL",
  "BIG_toLower" : "big"
}

本文转载自:http://wuxiongwei.com/archives/jolt-json-to-json-mapping2

SunnyWu
粉丝 12
博文 66
码字总数 11164
作品 0
苏州
架构师
私信 提问
JSON进阶第三篇 apache多域名及JSON的跨域问题(JSONP)

本文先介绍如何为apache配置多域名,然后再用JSONP(JSON with Padding)来解决JSON的跨域问题。 阅读本文之前,推荐先参阅《JSON进阶第二篇AJAX方式传递JSON数据》。 一.apache配置多域名 在...

长平狐
2012/12/10
87
0
JSON进阶第三篇 apache多域名及JSON的跨域问题(JSONP)

本文先介绍如何为apache配置多域名,然后再用JSONP(JSON with Padding)来解决JSON的跨域问题。 阅读本文之前,推荐先参阅《JSON进阶第二篇AJAX方式传递JSON数据》。 一.apache配置多域名 在...

晨曦之光
2012/05/21
260
0
JSON进阶第三篇 apache多域名及JSON的跨域问题(JSONP)

本文先介绍如何为apache配置多域名,然后再用JSONP(JSON with Padding)来解决JSON的跨域问题。 阅读本文之前,推荐先参阅《JSON进阶第二篇AJAX方式传递JSON数据》。 一.apache配置多域名 在...

彭博
2012/04/12
441
0
EFCore使用JSON_VALUE查询json对象的值

EFCore使用JSONVALUE查询json对象的值 Intro SqlServer 从2016开始支持 JSON 操作,可以使用 JSONVALUE 查询 JSON 对象的某个属性值,更多介绍,现在公司的一些项目主要是使用 EF Core,手写...

WeihanLi
01/15
0
0
Data Lake Analytics: 以SQL方式查询Redis数据

Data Lake Analytics 作为云上数据处理的枢纽,最近加入了对于Redis 的支持, 这篇教程带你玩转 DLA 的 Redis 支持。 创建数据库 在 DLA 里面创建一个底层映射到 Redis 的数据库的语法如下: C...

阿里云云栖社区
02/13
0
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

CSS--列表

一、列表标识项 list-style-type none:去掉标识项 disc:默认实心圆 circle:空心圆 squire:矩形 二、列表项图片 list-style-img: 取值:url(路径) 三、列表项位置 list-style-position:...

wytao1995
今天
6
0
linux 命令-文本比较comm、diff、patch

本文原创首发于公众号:编程三分钟 今天学了三个文本比较的命令分享给大家。 comm comm 命令比较相同的文本 $ cat charabc$ cat chardiffadc 比如,我有两个文件char和chardiff如上,...

编程三分钟
今天
7
0
QML教程

https://blog.csdn.net/qq_40194498/article/category/7580030 https://blog.csdn.net/LaineGates/article/details/50887765...

shzwork
今天
5
0
HA Cluster之5

对于使用heartbeat v2版的CRM配置的集群信息都是保存在一个名为cib.xml的配置文件中,存放在/var/lib/heartbeat/crm/下。CIB:Cluster Information Base,由于xml文件配置不是那么方便,所以...

lhdzw
今天
6
0
玩转Redis-Redis基础数据结构及核心命令

  《玩转Redis》系列文章主要讲述Redis的基础及中高级应用,文章基于Redis5.0.4+。本文主要讲述Redis的数据结构String,《玩转Redis-Redis基础数据结构及核心命令》相关操作命令为方便对比...

zxiaofan666
今天
11
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

返回顶部
顶部