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Lightweight query and transformation language for JSON data Inspired by the location path semantics ofXPath 3.1 Sophisticated query expressions with minimal syntax Built in operators and functions for manipulating and combining dataCreate user-defined functions Format query results into any JSON output structure
Do you know about Progressive JPEGs? Here’s a nice explanation of what a Progressive JPEG is. The idea is that instead of loading the imagetop to bottom, the image instead is fuzzy at first and then progressively becomes more crisp. What if we apply the same idea to transferring JSON? Suppose you have a JSON tree with some data: { header: 'Welcome to myblog', post: { content: 'This is my article
JSON からのデータの抽出 - Amazon Athena翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 JSON からのデータの抽出 Athena のテーブルにデシリアライズしたくない、JSON でエンコードされた文字列が含まれるデータソースがある場合があります。このような場合でも、Presto の JSON 関数を使用し、このデータに対してSQL オペレーションを実行できます。 次の JSON 文字列をデータセット例として考えます。 {"name": "Susan Smith", "org": "engineering", "projects": [ {"name":"project1", "completed":false}, {"name":"project2", "completed":true} ] } 例: プロパティの抽出 この JSON 文字列から
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Introducing Structured Outputs in theAPI 1. Structured Outputs昨年のDevDayで、「JSONモード」を導入しました。これは、OpenAIのモデルを使用して信頼性の高いアプリを構築しようとしている開発者にとって便利な構成要素です。「JSONモード」は、有効なJSON出力を生成するためのモデルの信頼性を向上させますが、モデルの応答が特定のスキーマに準拠することを保証するものではありません。本日、APIに「Structured Outputs」を導入します。これは、モデルによって生成された出力が、開発者が提供するJSONスキーマと完全に一致するように設計された新機能です。 複雑なJSONスキーマのフォローの評価では、「Structured Outputs」を備えた新しいモデル「g
Structured Threat Information Expression (STIX) is a language and serialization format used to exchange cyber threat intelligence (CTI). STIX enables organizations to share CTI with one another in a consistent andmachine readable manner, allowingsecurity communities to better understand what computer-based attacks they are most likely to see and to anticipate and/or respond to those attacks fast
こんにちは、唄うエンジニア、miyajima です。仕事の中でAmazon Athenaを利用する機会があったため、今回はそのAmazon Athenaを使った性能比較を試してみました。Amazon Athena とは -Amazon AthenaAmazon Athena はS3に保存されているファイルのデータをSQL形式のクエリで直接検索することができるサービスです。 大量のデータを高速に分析、検索することができ、また一度テーブル定義すれば、あとはS3にファイルを置くだけで検索できるようになるのでデータの追加変更も容易です。またサーバレスですから費用は検索に使用した分だけとなり、運用コストも抑えられます。 Athenaサポートしているデータ形式は、以下のように多数用意されています。 一般的なデータファイル形式:CSV, TSV, JSON Hadoopの分散処理に適用した形式
社内業務のDXに関する案件が増加する一方で、顧客側のDXに対する理解が得られず、提案がなかなか進まない。あるいは実施したとしても本来のDXとは程遠い、小手先の課題解決で終わってしまうケースも少なくない。そこで、数多くのDXビジネスに関わってきたJSOLの中神祥文氏が、本質的なDXを提案する心得や実践する方法を伝授する。 単なる請負ではなく、DXを実現する共創パートナーへと役割が変化 JSOLの起源は今から50年以上前、住友銀行のシステム事業部が独立した1969年まで遡る。多種多様な業界におけるさまざまなシステムやアプリケーションなどの開発を、一気通貫で担うトータルICTプロバイダーとして、企業の分割や再編なども経ながら現在に至る。 株式会社JSOL 法人ビジネスイノベーション事業本部 カスタマーエクスペリエンスサービス部 部長 中神 祥文氏 今回登壇した中神祥文氏は、大手SIerで経験を積
こんにちは、AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉(@bun76235104)です。 みなさんはCUE言語(CUE lang)を使っていますか？ CUEはGo言語との相性も良く、KubernetesのYAMLファイルをCUEに置き換えたりすることもでき、話題のCIツールのDaggerでも利用されています。 筆者は「JSON のすごいやつ」程度の認識しかなかったのですが、学んでみたいツールにCUEが利用されているため、今回公式のチュートリアルを通してCUEに入門してみました！！ なお、本記事では練習用のデータとして、筆者が大好きなお笑い芸人の名前などが出てきますが、特に意味はございませんのでスルーしていただけますと幸いです。 そもそもCUEとはなんなのか 公式サイトには以下のように記載されています。 CUE is an open-source data validation la
その他 OS の方はGitHub のrelease ページから DL することができます。 使い方 tv はミニマムな CLI として作ったのでテーブル表示の機能とそれに付随したオプションのみを提供しています。 配列になっている JSON をテーブル表示する キーを指定することでそのキーを使ってソートできる いくつかのスタイルでテーブルを表示できる 以上が主の機能です。 Table 表示 ユースケースとして JSON が帰ってくるAPI を想定します。API の例として jsonplaceholder を利用します。 今回は https://jsonplaceholder.typicode.com/users を使います。 このAPI は以下のようなデータが返ってきます。 $curl -s https://jsonplaceholder.typicode.com/users [
はじめに 最近、Amazon Athenaの勉強をしているのですがJSONのファイルはCSVなどと違って階層構造になっているのでどのようにして読み込むのか気になり調べてみました。 JSONファイルの作成 まずは以下のようなJSONファイルを作成しS3にアップロードしました。私が趣味やっているポケモンGOのポケモンのデータになります。最近、第1世代だけですが国内コンプしました。 pokemon_go.json {"name": "カイリュー", "cp": 2666, "hp": 134, "weight": 72.34, "height": 2.21, "favorite":true, "attributes": ["ドラゴン" , "ひこう"], "skill1":{"name":"りゅうのいぶき" , "attribute": "ドラゴン"}, "skill2":{"name":"はか
Amazon States Language This document describes a JSON-based language used to describe statemachines declaratively. The statemachines thus defined may be executed by software. In this document, the software is referred to as "the interpreter". Copyright © 2016-2024Amazon.com Inc. or Affiliates. Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this specification and
json — JSON encoder and decoder¶ Source code: Lib/json/__init__.py JSON (JavaScript Object Notation), specified by RFC 7159 (whichobsoletes RFC 4627) and by ECMA-404, is a lightweight data interchange format inspired byJavaScript object literal syntax (althoughit is not a strict subset ofJavaScript [1] ).Note The term “object” in the context of JSON processing inPython can be ambiguous. All
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