我有一个很大的JSON文件,大约有500万条记录,文件大小约为32 GB,我需要将该文件加载到Snowflake数据仓库中。(大约1.25GB)。我想在Node.JS或Python中执行此操作,以便部署到AWS Lambda函数,遗憾的是,我还没有在其中编码,我有C#和大量的SQL经验,学习Node和Python都在我的待办事项列表上,所以为什么不直接投入进去呢?
我的第一个问题是“哪种语言更适合这个函数?Python,还是Node.JS?”
我知道我不想将整个JSON文件读入内存(甚至是输出 * 较小 * 的文件)。我需要能够根据记录计数将它“流”入 * 和 * 出到新文件中(200 k),适当地关闭json对象,并继续到另一个200 k的新文件中,等等,我知道Node可以做到这一点,但如果Python也可以做到这一点,我觉得它会更容易快速开始使用其他ETL的东西,我很快就会做。
我的第二个问题是“根据你上面的建议,你能不能也建议我需要/import什么模块来帮助我开始?主要是因为它涉及到不把整个json文件拉到内存中?也许一些提示,技巧,或者”你会怎么做?“如果你真的很慷慨,一些代码示例来帮助我进入这个深底?
我不能包含JSON数据的样本,因为它包含个人信息,但是我可以提供JSON模式...
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7条答案
按热度按时间wribegjk1#
在linux命令提示符下使用此代码
请参阅此链接:https://askubuntu.com/questions/28847/text-editor-to-edit-large-4-3-gb-plain-text-file
jq6vz3qz2#
回答Python和Node哪个更适合这个任务是一个观点,我们不允许对Stack Overflow发表意见。你必须自己决定你在哪方面更有经验,你想用哪一个-- Python还是Node。
如果你使用Node,有一些模块可以帮助你完成这项任务,它们可以进行流式JSON解析。
如果使用Python,这里也有流式JSON解析器:
2hh7jdfx3#
考虑使用jq来预处理json文件
它可以拆分和流式传输您的大型JSON文件
更多信息请参见official documentation和此questions。
附加:对于你的第一个问题,jq是用C写的,它比python/node快,不是吗?
js5cn81o4#
Snowflake有一个very special treatment for JSON,如果我们理解了它们,就很容易画出设计。
1.它们作为变量数据类型存储在Snowflake中。
1.将JSON数据加载到阶段位置时,标记strip_outer_array=true
copy into <table> from @~/<file>.json file_format = (type = 'JSON' strip_outer_array = true);
1.在雪花中加载时,每行大小不能超过16 Mb压缩。
1.雪花数据加载works well,如果文件大小在10- 100 Mb的范围内拆分。
使用utilities,它可以基于每行拆分文件,并将文件大小记录为100 Mb以上,这将为您的数据带来并行性和准确性。
根据您的数据集大小,您将获得大约31 K的小文件(100 Mb大小)。
查看仓库配置和throughput详细信息并参考semi-structured data loading best practice。x1c 0d1xx 1c 1d 1x
7uzetpgm5#
对我来说最简单的方法是这样的:
pcrecxhr6#
要使用bash同时进行拆分和压缩,从而生成每个约100MB的文件:
查看更多:https://stackoverflow.com/a/68718176/132438
pxq42qpu7#
可以通过以下脚本使用Python3: