第一题：
select '{"id":1,"name":{"url":"http://xxx/yyy/zz/test.js"}}'
##1 获取 //xxx/yyy/zz/test.js中的 xxx和 js
##2 获取 ip地址中的第一组数字
#### method 1
select split(get_json_object('{"id":1,"@name":{"url":"/xxx/yyy/zz/test.test_2.js"}}','$.@name.url'),'/')[1] as test,
reverse(split(reverse(get_json_object('{"id":1,"name":{"url":"/xxx/yyy/zz/test.tes-t_2.js"}}','$.name.url')),'\.')[0]) as test2,
split("12.13.14.15.16","\.")[0] as ip_first_num;
#### method2
select regexp_extract(get_json_object('{"id":1,"@name":{@url":"/test.test_2.js"}}','$.`@name.url`'),'^/([^/]+)/') as test,
regexp_extract(get_json_object('{"id":1,"name":{"url":"/xxx/yyy/zz/test.tes-t_2.js"}}','$.name.url'),"([^\.]+$)") as test2,
regexp_extract("12.13.14.15.16","([0-9]+)") as ip_first_num;
第二题：
日常工作中，我们常用elasticsearch来存储数据，如果想转移一部分生产上的es某索引到本地或测试环境中，如果使用 sparksql来怎么做？
使用 es官方提供的包，如 elasticsearch-spark-20_2.11xxx.jar 很方便使用 sql来操作 elasticsearch的索引。
######读取elasticsearch索引的数据，并存储为json
import org.elasticsearch.spark.sql
val df = spark.read.format("org.elasticsearch.spark.sql").option("es.nodes","localhost:9200").load("sparksql-test9")
df.write.json("file:///tmp/json")
执行完你会发现 /tmp/json 文件夹下有几个json文件，打开查看
你会发现{} 每一条记录都是doc
#####读取json数据写入到elasticsearch索引中去，测试环境中使用的是spark2.4 es6.8
val json=spark.read.json("tmp/json")
df.write.format("org.elasticsearch.spark.sql").option("es.resource","sparksql-test9/_doc").option("es.nodes","172.17.0.3:9200").mode("Append").save
spark.sql写出的 json文件不适合使curl bulk upload的方式
curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST 'http://localhost:9200/sparksql-test10/_doc/_bulk?pretty'
--data-binary @part-00000-82438c55-612b-48df-b710-4c896f2e66f3-c000.json
这种方式需要json中有元数据，如文档的id