kettle读取json文件并读取数据_kettle读取嵌套JSON内容的方法

本文介绍了如何使用Kettle处理多层级嵌套的JSON文件,通过递归方式逐层解析数据,并展示了从JSON结构到关系型数据库的具体操作步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.前言

最近应公司需求,需要解析多层级的嵌套json到关系型数据库中,这里大概讲解一下kettle的处理流程,具体原理其实和递归差不多,就是一层层嵌套的数据,像剥洋葱一样,一层一层的把他剥开,逐层解析。

2.实战

废话不多说。直接上图:

这是json结构:

{

"status": "ok",

"response": {

"submissions": [

{

"id": "59434767",

"timestamp": "2011-11-21 09:21:53",

"user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:8.0) Gecko/20100101 Firefox/8.0",

"remote_addr": "192.168.1.1",

"payment_status": "",

"data": [

{

"field": "13776121",

"value": "Baylor Dallas"

},

{

"field": "13776401",

"value": "CHF"

### 使用Pentaho Kettle读取CSV文件中的JSON数据 为了使用 Pentaho Data Integration (Kettle) 处理 CSV 文件内的 JSON 数据,可以通过一系列特定的步骤完成此过程。这些步骤涉及多个组件和转换逻辑的设计。 #### 准备工作 确保已安装配置好最新版本的 PDI 工具,准备好要导入的包含 JSON 结构化内容的 CSV 文件[^1]。 #### 创建新转换 启动 Spoon(即 Kettle 的图形界面),创建一个新的转换项目,在其中定义必要的输入源、解析器以及目标输出位置。 #### 添加CSV 输入步 从左侧工具栏拖拽 "CSV file input" 组件到画布上,设置其属性以指向本地存储路径下的待处理 CSV 文档。注意调整分隔符及其他格式选项匹配实际文件结构。 #### 解析JSON 字段 由于 CSV 中嵌套JSON 格式的字符串字段,因此需引入 `Modified Java Script Value` 或者更推荐使用的专用插件如 `JSON Input` 来提取拆解该复杂对象成为单独列项。对于后者: - 将前一步骤产生的流导向至 “JSON Input” - 配置 JSON 路径表达式来指定哪些部分应该被映射成新的记录集成员;例如 `$[*].propertyname` ```json [ {"id": 1, "data": {"fieldA":"valueA", "fieldB":"valueB"}}, {"id": 2, "data": {"fieldC":"valueC"}} ] ``` 上述例子中如果希望获取 fieldA 和 fieldB,则应分别编写 `/data/fieldA`, `/data/fieldB` 类似的 XPath 表达方式。 #### 输出结果 最后安排合适的写入机制保存最终得到的数据表单,比如数据库表、平面文件或其他任何形式的目标端点。这可能涉及到进一步的数据类型转换或是附加业务规则的应用。 通过以上方法能够有效地利用 Kettle 实现对非传统关系型数据模型的支持,特别是当面对半结构化的文本资料时提供了灵活而强大的解决方案。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值