Java 类名：com.alibaba.alink.pipeline.dataproc.format.ColumnsToJson
Python 类名：ColumnsToJson

功能介绍

Pipeline组件，将数据格式从 Columns 转成 Json

参数说明

名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 取值范围 默认值
jsonCol JSON列名 JSON列的列名 String ✓
handleInvalid 解析异常处理策略 解析异常处理策略，可选为ERROR（抛出异常）或者SKIP（输出NULL） String “ERROR”, “SKIP” “ERROR”
reservedCols 算法保留列名 算法保留列 String[] null
selectedCols 选中的列名数组 计算列对应的列名列表 String[] null

代码示例

Python 代码

  1. from pyalink.alink import *
  3. import pandas as pd
  5. useLocalEnv(1)
  7. df = pd.DataFrame([
  8.     ['1', '{"f0":"1.0","f1":"2.0"}', '$3$0:1.0 1:2.0', 'f0:1.0,f1:2.0', '1.0,2.0', 1.0, 2.0],
  9.     ['2', '{"f0":"4.0","f1":"8.0"}', '$3$0:4.0 1:8.0', 'f0:4.0,f1:8.0', '4.0,8.0', 4.0, 8.0]])
  11. data = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr="row string, json string, vec string, kv string, csv string, f0 double, f1 double")
  13. op = ColumnsToJson()\
  14.     .setSelectedCols(["f0", "f1"])\
  15.     .setReservedCols(["row"])\
  16.     .setJsonCol("json")\
  17.     .transform(data)
  19. op.print()

Java 代码

  1. import org.apache.flink.types.Row;
  3. import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
  4. import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
  5. import com.alibaba.alink.pipeline.dataproc.format.ColumnsToJson;
  6. import org.junit.Test;
  8. import java.util.Arrays;
  9. import java.util.List;
  11. public class ColumnsToJsonTest {
  12.     @Test
  13.     public void testColumnsToJson() throws Exception {
  14.         List <Row> df = Arrays.asList(
  15.             Row.of("1", "{\"f0\":\"1.0\",\"f1\":\"2.0\"}", "$3$0:1.0 1:2.0", "f0:1.0,f1:2.0", "1.0,2.0", 1.0, 2.0)
  16.         );
  17.         BatchOperator <?> data = new MemSourceBatchOp(df,
  18.             "row string, json string, vec string, kv string, csv string, f0 double, f1 double");
  19.         BatchOperator <?> op = new ColumnsToJson()
  20.             .setSelectedCols("f0", "f1")
  21.             .setReservedCols("row")
  22.             .setJsonCol("json")
  23.             .transform(data);
  24.         op.print();
  25.     }
  26. }

运行结果

| row | json | | —- | —- |

| 1 | {“f0”:”1.0”,”f1”:”2.0”} |

| 2 | {“f0”:”4.0”,”f1”:”8.0”} |