我有一个大型JSON文件,大约500万条记录,文件大小约为32GB,我需要加载到Snowflake数据仓库中。我需要将此文件分解为每个文件大约200k条记录(大约1.25GB)的块。我想在Node.JS或Python中执行此操作以部署到AWS Lambda函数,遗憾的是我还没有编写任何代码。我有C#和很多SQL经验,学习节点和python都在我的待办事项清单上,所以为什么不直接潜入,对吧!?
我的第一个问题是"哪种语言更适合这个功能? Python,还是Node.JS?"
我知道我不想将整个JSON文件读入内存(甚至输出较小的文件)。我需要能够"流"它在和中基于记录计数(200k)进入新文件,正确关闭json对象,并继续进入另一个200k的新文件,依此类推。我知道Node可以做到这一点,但是如果Python也可以做到这一点,我觉得快速开始使用我很快就会做的其他ETL会更容易。
我的第二个问题是"根据您的建议,您是否还可以推荐我需要/导入哪些模块来帮助我开始?主要是因为它涉及不将整个json文件拉入内存?也许一些提示,技巧,或者你将如何做到这一点?如果你感觉非常慷慨,那么一些代码示例可以帮助我深入了解这个问题?
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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答案 0 :(得分:4)
在linux命令提示符
中使用此代码split -b 53750k <your-file>
cat xa* > <your-file>
请参阅此链接: https://askubuntu.com/questions/28847/text-editor-to-edit-large-4-3-gb-plain-text-file
答案 1 :(得分:2)
回答Python或Node是否会更好地完成任务的问题将是一个意见,我们不允许在Stack Overflow上发表意见。你必须自己决定你有更多的经验和想要使用的东西--Python或Node。
如果您使用Node,有一些模块可以帮助您完成该任务,即进行流式JSON解析。例如。那些模块:
如果你使用Python,那么这里也有流式JSON解析器:
答案 2 :(得分:0)
考虑使用jq预处理json文件
它可以拆分并传输大型json文件
jq is like sed for JSON data - you can use it to slice
and filter and map and transform structured data with
the same ease that sed, awk, grep and friends let you play with text.
有关更多信息,请参见official documentation和此questions。
额外:对于第一个问题,jq是C编写的,它比python / node快吗?
答案 3 :(得分:0)
雪花有一个very special treatment for JSON,如果我们理解它们,就可以很容易地绘制出设计。
在将JSON数据加载到舞台位置的同时,标记strip_outer_array = true
copy into <table>
from @~/<file>.json
file_format = (type = 'JSON' strip_outer_array = true);
加载到雪花中时,每行大小不得超过16Mb。
使用utilities,它可以基于每行拆分文件,并且文件大小注释超过100Mb,这为数据带来了并行性和准确性。
根据您的数据集大小,您将获得约31K个小文件(大小为100Mb)。
查看仓库配置和throughput详细信息,然后参考semi-structured data loading best practice。