{"Id": 1, "Address": {"Street":"MG Road","City":"Pune"}}
{"Id": 2, "Address": {"City":"Mumbai"}}
{"Id": 3, "Address": {"Street":"XYZ Road"}}
{"Id": 4}
{"Id": 5, "PhoneNumber": 12345678, "Address": {"Street":"ABCD Road", "City":"Bangalore"}}
在用Python编写BigQuery之前,如何在数据流作业中处理此逻辑?
我建议将数据写入临时表中,其中只有一个字段行
类型string
在将数据带到BigQuery临时表之后,现在可以应用模式逻辑并将临时表中的数据查询到最终表
下面的例子是BigQuery标准SQL如何对一个字段中有整行的表应用模式逻辑
#standardSQL
WITH t AS (
SELECT '{"Id": 1, "Address": {"Street":"MG Road","City":"Pune"}}' line UNION ALL
SELECT '{"Id": 2, "Address": {"City":"Mumbai"}}' UNION ALL
SELECT '{"Id": 3, "Address": {"Street":"XYZ Road"}}' UNION ALL
SELECT '{"Id": 4} ' UNION ALL
SELECT '{"Id": 5, "PhoneNumber": 12345678, "Address": {"Street":"ABCD Road", "City":"Bangalore"}}'
)
SELECT
JSON_EXTRACT_SCALAR(line, '$.Id') id,
JSON_EXTRACT_SCALAR(line, '$.PhoneNumber') PhoneNumber,
JSON_EXTRACT_SCALAR(line, '$[Address].Street') Street,
JSON_EXTRACT_SCALAR(line, '$[Address].City') City
FROM t
Row id PhoneNumber Street City
1 1 null MG Road Pune
2 2 null null Mumbai
3 3 null XYZ Road null
4 4 null null null
5 5 12345678 ABCD Road Bangalore
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