我正在尝试加载一个大的 3 GB JSON 文件。目前，使用 JQ 实用程序，我可以在近 40 分钟内加载整个文件。现在，我想知道如何在 JQ 中使用并行/多线程方法以在更短的时间内完成该过程。我正在使用 v1.5
使用的命令：
JQ.exe -r -s "map(.\"results\" | map({\"ID\": (((.\"body\"?.\"party\"?.\"xrefs\"?.\"xref\"//[] | map(select(ID))[]?.\"id\"?))//null), \"Name\": (((.\"body\"?.\"party\"?.\"general-info\"?.\"full-name\"?))//null)} | [(.\"ID\"//\"\"|tostring), (.\"Name\"//\"\"|tostring)])) | add[] | join(\"~\")" "\C:\InputFile.txt" >"\C:\OutputFile.txt"
我的数据：
{
"results": [
{
"_id": "0000001",
"body": {
"party": {
"related-parties": {},
"general-info": {
"last-update-ts": "2011-02-14T08:21:51.000-05:00",
"full-name": "Ibercaja Gestion SGIIC SAPensiones Nuevas Oportunidades",
"status": "ACTIVE",
"last-update-user": "TS42922",
"create-date": "2011-02-14T08:21:51.000-05:00",
"classifications": {
"classification": [
{
"code": "PENS"
}
]
}
},
"xrefs": {
"xref": [
{
"type": …有人可以解释一下 Cassandra 中 INT 和 VARINT 数据类型之间的区别吗？什么时候应该使用 VARINT，它的优点是什么？
我对Scala和ZIO有点陌生，遇到了一个奇怪的难题。
我想设置一个包含ZIO队列的ZIO环境，以后offer再take从此共享队列中使用不同的ZIO任务。
我试图这样定义我的环境
trait MainEnv extends Console with Clock
{
val mainQueue = Queue.unbounded[String]
}
并从这样的单独任务访问队列
for {
env <- ZIO.environment[MainEnv]
queue <- env.mainQueue
...
但是在测试中，我观察到每个单独的任务都有一个单独的Queue实例。
寻找签名unbounded
def unbounded[A]: UIO[Queue[A]]
我观察到它并不会立即返回一个队列，而是返回一个返回队列的效果，因此虽然观察到的行为是有道理的，但这根本不是我所希望的，并且我没有看到一种清晰的方式来获得行为我想要。
我们将不胜感激关于如何实现我的目标的任何建议，这些目标是通过环境中存储的共享队列来设置不同的任务进行通信。
供参考的是我的代码和输出。
bash-3.2$ sbt run
[info] Loading project definition from /private/tmp/env-q/project
[info] Loading settings for project root from build.sbt ...
[info] Set current project to example (in build file:/private/tmp/env-q/)
[info] Compiling 1 Scala source to /private/tmp/env-q/target/scala-2.12/classes ...
[info] Done compiling.
[info] Packaging /private/tmp/env-q/target/scala-2.12/example_2.12-0.0.1-SNAPSHOT.jar …我有一个很大的 JSON 文件，我想在其中基于某种映射来转换一些值。
我拥有的数据如下所示：
[
{"id":1, "value":"yes"},
{"id":2, "value":"no"},
{"id":3, "value":"maybe"}
]
我想将其转换为这样的列表：
[
{"id":1, "value":"10"},
{"id":2, "value":"0"},
{"id":3, "value":"5"}
]
使用固定映射：
yes => 10
no => 0
maybe => 5
我当前的解决方案基于if-elif-else这样的简单组合：
cat data.json| jq '.data[] | .value = (if .value == "yes" then "10" elif .value == "maybe" then "5" else "0" end)'
But this is really ugly and I'd love to have a more direct way to express the mapping.
Thanks for your help
我正在使用 jq 1.4。当我的$selected_subnets（bash 变量）中存在 VPCZoneIdentifier 时，我尝试选择元素。
selected_subnets="valueA valueB"
input='{"elements":[
{"name": "nameA", "VPCZoneIdentifier": "valueA"},
{"name": "nameB", "VPCZoneIdentifier": "valueB"},
{"name": "nameC", "VPCZoneIdentifier": "valueC"}
]}'
test和matchfn 仅在 v1.5 上可用。
我有以下JSON行示例:
{"toplevel_key": "top value 1", "list": [{"key1": "value 1", "key2": "value 2"},{"key1": "value 3", "key2": "value 4"}]}
{"toplevel_key": "top value 2", "list": [{"key1": "value 5", "key2": "value 6"}]}
我想使用JQ转换它,将列表展开到固定数量的"列",最后得到一个平面JSON对象列表,格式如下:
{
"top-level-key": "top value 1",
"list_0_key1": "value 1",
"list_0_key2": "value 2",
"list_1_key1": "value 3",
"list_1_key2": "value 4",
}
{
"top-level-key": "top value 2",
"list_0_key1": "value 4",
"list_0_key2": "value 5",
"list_1_key1": "",
"list_1_key2": "",
}
注意:我实际上希望每行一个,格式化为易读性.
我能够获得我想要的输出的唯一方法是写出我的JQ表达式中的所有列:
$ cat example.jsonl | jq -c '{toplevel_key, list_0_key1: .list[0].key1, list_0_key2: .list[0].key2, list_1_key1: .list[1].key1, list_1_key2: .list[1].key2}' …我的Json结构如下所示.
如何使用jq提取名称为ansible的项目的ID？
json文件非常大
https://stedolan.github.io/jq/manual/
{
"id": 38,
"name": "ansible",
"path": "ansible",
"description": "Ansible playbooks, roles, and supporting tools repos"
},
{
"id": 18,
"name": "Analytics",
"path": "analytics",
"description": "Big Data Analytics projects"
}
我正在尝试使用 PlutoUI 库的 Filepicker 元素
md""" Upload a Comma Separated Values (.csv) file to use: $(@bind user_csv FilePicker()) """
允许用户上传 CSV 文件进行处理。不幸的是，没有检测到数据类型，数据被表示为一维 Int64 数组：
Dict("name"=>"mtg_binder.csv", "data"=>Int64[ 81 117 97 110 116 105 116 121 44 78 97 109 101 44 83 105 109 112 108 101 95 78 97 109 101 44 83 101 116 44 67 97 114 100 95 78 117 109 98 101 53 52 51 46 49 57 34 44 13 10], "type"=>"")
那么，如何将 Int64 数组处理/转换为可以推送到 …