CSV to JSON - CSVJSON
Embed all the functionality of csvjson in any web application with Flatfile. Auto-match columns, validate data fields, and provide an intuitive CSV import experience. This function is available as a npm package CSV stands for Comma Separated Values. Often used as an interchange data format to represent table records, one per line. CSV is plain text. The CSV format is documented in an RFC memo RFC-
軽量JSONパーサー『jq』のドキュメント：『jq Manual』をざっくり日本語訳してみました | DevelopersIO
jq Manual jqで簡単JSON加工 ｜ Developers.IO jqコマンドが実は高性能すぎてビビッた話 - beatsync.net JSONを超絶に読みやすくする jq コマンド - WebAPIバリバリ使うor開発する人必須 CLIでJSONの整形をする - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記 JSON形式の情報を様々な条件や書式として成形、フィルタリングツール『jq』。上記関連エントリで私もこのツールの存在を知る事になったのですが、ツールの簡易さ・便利さに感動しながら私もちょくちょく利用させてもらっています。 そこでこのエントリでは、jq公式ページに展開されている利用ガイド・リファレンス的な位置付けの『jq Manual』を写経がてらざっくり日本語訳してみました。ざっくり訳なのでこの部分の訳おかしい・間違ってる等ありましたら御指摘頂けると幸いです。例示されているサンプルコードも
ゼロから作りながら覚えるAPI Gateway環境構築 | DevelopersIO
こんにちは、臼田です。 みなさん、Lambdaしていますか？ Lambdaと合わせてAPI Gatewayを使う場面も何かとあるかと思います。 本ブログでは様々なAPI Gatewayの記事があり、下記のまとめも参考になります。 【まとめ】API Gatewayを学ぶための記事まとめ しかし、ゼロからAPI Gatewayを構築して、実際に今後APIの実装を行なって行こうとする時に何からやればいいかわからない、ということもあるかと思い今回その手順をまとめようと思いました。 本ブログの趣旨 本稿は以下の内容を意識して作成しました。 これからAPI Gatewayを使ってAPIを構築しようとしている人向け API Gatewayと、連携するLambdaのモック、それに付随したIAMを作成する とりあえずAPI Gatewayの環境を作成し、APIの実装やバックエンドのロジックに取り掛かれるよう
【AWS】LambdaのJSON入力と仲良くする（Python版） - Qiita
TARGET_INSTANE_ID = 'i-********' def check_instance_id(TARGET_INSTANE_ID): event_msg = event['Reservations'] count = len(event_msg) for n in range(0,count): InstanceId = event['Reservations'][n]['Instances']['InstanceId'] if InstanceId == TARGET_INSTANE_ID: msg = "OK" else: msg = "NG" print(msg) return msg { "Reservations": [ { "OwnerId": "************", "ReservationId": "r-********", "Groups": []
【Ruby入門】 jsonの扱い方まとめ 【parse load generate to_json】 | 侍エンジニアブログ
こんにちは! フリーエンジニアの長瀬です。 みなさんはjsonをご存知ですか？ json形式でのデータの取り扱いはとても軽量でシンプルなので、人気があります。 いまのうちに、Rubyでしっかり取り扱えるようにしておきましょう。 この記事では、jsonの扱い方について ・JSON.load ・JSON.parse という基本的なメソッドから、 ・JSON.generate ・JSON.fast_generate ・JSON.pretty_generate ・to_json といった応用的なメソッドについても解説していきます。 jsonとは jsonはJavaScript Object Notationの略でもともとはjavascriptで使用されていたファイル形式です。 非常に軽量で、直感的にデータを扱うことができるため、幅広い言語で使用されています。 Rubyでは、他の言語と連携するための
rubyでyamlファイルの記述を出力し確認したい時
require 'pp' require 'yaml' require 'json' require 'optparse' argv_options = ARGV.getopts('f:', 'file:') file_path = argv_options['f'] || argv_options['file'] yaml = YAML.load_file(file_path) puts JSON.pretty_generate(yaml) $ ruby yaml_to_json_print.rb -f sample.yml { "default": { "host": "10.0.0.1", "port": 8080, "content_type": "application/json", "account": { "name": "default", "password": "def
FutureHomeController
無料開放を終了します 2022年5月13日 無料API解放を終了しました。 GCPの無料プランでは足りないほどのアクセスがあり、課金が発生していたので、停止します。 有料で続けたい方は、下記の有償プランまでご連絡ください。 このページ等をスクレイピングしてデータを取るのはご遠慮ください。 本来の目的であるFHCから利用されるユーザーの方は引き続き無料でご利用できますのでご安心ください。 もともと、FHCのユーザーの方向けに作った機能で、便利だからと一般公開していましたが、予想以上にアクセスがあり、実害が出始めたので、一般公開を停止します。 引き続きAPIを利用されたい方は、有償プランをお申込みください。 有償プラン 月1万円程度の有償の専用サーバを作ることもできます。 ご希望の場合は、お問い合わせフォームより、ご連絡ください。 お約束 鉄道comにRSSの利用について質問させていただいた所
HiveでJSON形式のデータを扱うようにして変更に強くする話 - wyukawa's diary
Hiveでは常識の部類に入る話なのかもしれませんが、僕が最近やったことなのでメモっておきます。 たとば以下のCSVファイルがあったとします。なお今回の例はタムタムの日記 - HiveでJSON形式のログを構造化するからいただきました。m( )m name,exam1,exam2,exam3 Irma,58,73,85 Doroty,50,39,11 Echo,95,47,96 Ina,50,68,38 Kay,15,11,46この場合に単純に以下のようなHiveのテーブルを用意してデータをロードするやり方だとカラム追加がおきたときに対応しなければなりません。 CREATE TABLE sample( name STRING, exam1 INT, exam2 INT, exam3 INT ) PARTITIONED BY (yyyymmdd STRING) ROW FORMAT DELIM
File Format Benchmark - Avro, JSON, ORC & Parquet
This document summarizes a benchmark study of file formats for Hadoop, including Avro, JSON, ORC, and Parquet. It found that ORC with zlib compression generally performed best for full table scans. However, Avro with Snappy compression worked better for datasets with many shared strings. The document recommends experimenting with the benchmarks, as performance can vary based on data characteristic
HiveでJSONデータを処理するあれこれ(初級編) - Qiita
{"name":"hoge","age":30,"city":"tokyo"} {"name":"huga","age":41,"city":"chiba"} {"name":"hige","age":26,"city":"kanagawa"} 世の中的にはfluentdで飛んでくるログフォーマットがjsonだったりとかで、json形式で保存されたデータをHiveで集計したいってニーズは沢山あるみたい。例に漏れず当方もしたいので、やり方を調査。 Hiveではいくつかやり方があるみたいなので、それぞれをまとめてみる。 以降のサンプルはjson_tuple, get_json_objectを使う場合のtableは上記のようなjsonが1行1jsonという体で保存されていることとし、下記のように生成されている事とする。
JSONにバイナリデータ - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
「JSONスキーマ属性とその適用対象の一覧 2010年春・編」から引用： 僕は、JSONでもBase64エンコードのbinary型をネイティブ・サポートすべきだと思っています。XML Schema Part 2: Datatypes ではバイナリデータをサポートしてます（http://www.w3.org/TR/xmlschema-2/#base64Binary）。バイナリがあれば、"format" : "image/gif" のようなスキーマ属性指定にも意味を持たせられます。 JSONにバイナリデータを導入するとき、最初に問題になるのは「通常の（まったく拡張してない）JSONへのマーシャリング」です。 JSONにメタデータや特殊な構文構成素を記述するときは、ドル記号（'$'）で始まる名前のプロパティを使うことが、ある程度は慣例となっているので、この方法を使うことにします。次の形をバイナリ
File Format Benchmarks - Avro, JSON, ORC, & Parquet
File Format Benchmarks - Avro, JSON, ORC, & Parquet Hadoop Summit June 2016 The landscape for storing your big data is quite complex, with several competing formats and different implementations of each format. Understanding your use of the data is critical for picking the format. Depending on your use case, the different formats perform very differently. Although you can use a hammer to drive a s
Sparkのチューニングに関するメモ - Qiita
Sparkを使った際にチューニングで考慮した点のメモです。 前提となる環境 Spark1.4 元データはJSON データ形式と圧縮コーデック データをParquet形式で扱う 元となるデータはJSON形式ですが、Parquetの方が効率的に扱えるためJSONをParquetに変換します。 必要なデータだけをParquetに保存する DataFrame#select()で必要なカラムだけを選択し、計算に不要なデータを取り除きます。 Parquetの圧縮形式にはsnappyを使用する デフォルトではParquetの圧縮形式はgzip形式ですが、snappyを選択することで高速な圧縮・伸長が行えます。 (追記：2.0ではsnappyがデフォルトになっています) コード例 sqlContext.setConf("spark.sql.parquet.compression.codec", "snap
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json - jq: print key and value for each entry in an object - Stack Overflow
Convert list of collections to string - KNIME Analytics Platform - KNIME Community Forum
Json_lines codec plugin | Logstash Reference [8.15] | Elastic
Maven Repository: org.json » json » 20160810
Querying JSON data using Hive
Saving UTF-8 texts with json.dumps as UTF-8, not as a \u escape sequence
Download and install jsoup