当前位置: 首页 > 知识库问答 >
问题:

Apache nifi jolt转换只获取特定键和值

狄玮
2023-03-14

我对尼菲很陌生。在使用JoltTransformJson的Nifi中,我需要将以下输入转换为以下输出:有人能提供Jolt规范吗。我尝试了几种方法来做到这一点,但无法获得相同的输出。

{
  "myOps": {
    "Ops1": {
      "type": "software",
      "url": "url-software"
    },
    "Ops2": {
      "type": "hardware",
      "url": "url-hardware"
    }
  }
}

   {
      "type": "software",
      "url": "url-software"
    },
   {
      "type": "hardware",
      "url": "url-hardware"
    }

共有1个答案

仲孙鸿飞
2023-03-14

你不需要震动。您可以使用evaluateJSONPATH处理器和$.myops.*的JsonPath表达式,该表达式将返回一个有效的JSON数组,其中包含您要查找的两个对象。JsonPath.com是评估和调试JsonPath表达式的好资源。

如果需要避免包装[](尽管这是有效的JSON),可以使用ReplaceText来删除它们。

 类似资料:
  •   规则化器缩放单个样本让其拥有单位$L^{p}$范数。这是文本分类和聚类常用的操作。例如,两个$L^{2}$规则化的TFIDF向量的点乘就是两个向量的cosine相似度。   Normalizer实现VectorTransformer,将一个向量规则化为转换的向量,或者将一个RDD规则化为另一个RDD。下面是一个规则化的例子。 import org.apache.spark.SparkConte

  • 1 介绍   词频-逆文档频率法(Term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)是在文本挖掘中广泛使用的特征向量化方法。 它反映语料中词对文档的重要程度。假设用t表示词,d表示文档,D表示语料。词频TF(t,d)表示词t在文档d中出现的次数。文档频率DF(t,D)表示语料中出现词t的文档的个数。 如果我们仅仅用词频去衡量重要程度,这很容易过分强调

  •   VectorSlicer是一个转换器,输入一个特征向量输出一个特征向量,它是原特征的一个子集。这在从向量列中抽取特征非常有用。 VectorSlicer接收一个拥有特定索引的特征列,它的输出是一个新的特征列,它的值通过输入的索引来选择。有两种类型的索引: 1、整数索引表示进入向量的索引,调用setIndices() 2、字符串索引表示进入向量的特征列的名称,调用setNames()。这种情况需

  • 我有一个这样的数组: 我想使用Java或JavaScript将其转换为格式化的JSON,但两者都可以: 任何帮助都很感激。

  • 我有一个XML文件,我想取两个值。以下是XML: 我想让我们说一下<代码> 这是我尝试过的代码,但它不起作用: 有人能给我一个工作的例子吗?我是Java和XML的新手。

  • 如何从数组中只得到没有课程名称的分数: 这是我的测试课 这是我的分级课 现在,如果我调用一个方法:gradeList.getAllGrades(),它给我:[Physics 10,LT 4,Math 7],我需要的是:10,4,7