需求:将前些日子采集的评论存储到hbase中思路:先用fastjson解析评论,然后构造rdd,最后使用spark与phoenix交互,把数据存储到hbase中部分数据: 1 [
2 {
3 "referenceName": "Apple iPhone XR 64GB 黑色 移动联通电信4G全网通手机 双卡双待",
4 "creationTime": "20
Spark SQL解析json文件一、get_json_object二、from_json三、explode四、案例：解析json格式日志数据数据处理 先介绍一下会用到的三个函数：get_json_object、from_json、explode一、get_json_object从一个json 字符串中根据指定的json 路径抽取一个json 对象def get_json_object(e: o
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2023-06-11 11:25:46
1531阅读
1 不同结构数据操作1.1 嵌套结构Dots（.）可用于访问嵌套列的结构和映射。// input
{
"a": {
"b": 1
}
}
Python: events.select("a.b")
Scala: events.select("a.b")
SQL: select a.b from events
// output
{
"b": 1
}嵌套列：SQL
1、前言 通过前面的文章我们了解到，spark sql通过catalyst框架解析sql，而在将sql语句转变为可执行的任务过程中会将大的sql解析流程划分为未解析的逻辑计划、解析后的逻辑计划、优化后的逻辑计划、物理计划、可执行物理计划等阶段。大概的解析流程如下所述：1）SQL语句经过SqlParser解
# 使用SparkSQL处理JSON数据的完整指南
在大数据处理的领域中，SparkSQL 是一种强大的工具，它能帮助我们轻松地处理各类格式的数据，包括 JSON 格式的数据。特别是当你想要从 JSON 中提取信息时，SparkSQL 提供了非常直观和高效的方法。本文将逐步引导你实现 SparkSQL JSON 函数的使用方法。
## 流程概览
在我们开始之前，让我们来看一下大致的流程。下面
文章目录Json解析配置Maven依赖案例1.将有格式的字符串转为json对象2.将有格式
原创
2022-08-12 12:06:02
101阅读
# SparkSQL解析JSON数组的深入解析
在大数据处理中，JSON（JavaScript Object Notation）是一种广泛使用的数据交换格式。在Spark中，我们经常会遇到以JSON格式存储的数据，其中有时会包含数组。这篇文章将深入探讨如何使用SparkSQL解析这些JSON数组，并提供相应的代码示例。
## 1. JSON的基本概念
JSON是一种轻量级的数据交换格式，它易
# SparkSQL解析JSON文本
## 简介
在大数据处理中，Spark提供了强大的工具和库来处理和分析各种类型的数据。其中，SparkSQL是一款用于关系型和非关系型数据处理的Spark模块，它提供了一种统一的编程接口来处理结构化和半结构化数据。
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于Web应用程序中。SparkSQL提供了一
原创
2023-10-09 09:50:48
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继上一篇文章中简单介绍了如何在本地调试SparkSQL，详细地址，接下来我们测试如何将该功能在集群上实现，毕竟我们生产生活中数据量是很大，需要借助集群来进行相关的功能编译首先，我们需要将代码中设置的测试参数注释掉，这里推荐在本地测试的时候设置AppName以及Master ，而如果是想要在集群上运行，我们将对应的地方注释//在测试或者生产中 AppName以及Master我们是通过脚本进行指定的（
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2023-10-05 16:36:50
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一，基本介绍本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数，帮助解决复杂嵌套的json数据格式，比如，map和嵌套结构。Spark2.1在spark 的Structured Streaming也可以使用这些功能函数。下面几个是本文重点要讲的方法。A),get_json_object()B),from_json()C),to_json()D),explode()E),sel
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2023-08-29 08:43:48
457阅读
# 基于Spark SQL解析JSON数据的方案
在当今大数据环境中，JSON（JavaScript Object Notation）格式的数据广泛应用于存储和交换信息。Spark SQL提供了强大的JSON解析能力，允许用户通过简单的SQL查询来处理JSON数据。本文将针对一个具体问题，介绍如何使用Spark SQL解析JSON数据，包括代码示例和辅助性图表。
## 问题概述
假设我们有一
# SparkSQL解析JSON数组切片
SparkSQL是Apache Spark的一个模块，提供了SQL查询的能力，特别适合大数据处理。在实际应用中，我们经常会遇到需要解析JSON数据的情况，其中JSON数组的处理是一个常见需求。本文将介绍如何使用SparkSQL来解析JSON数组切片，并给出具体的代码示例。
## JSON数组解析
假设我们有一个如下所示的JSON数据，其中包含一个用户
# SparkSQL解析JSON类型的字段
Apache Spark是一种强大的分布式计算框架，可以处理大规模的数据集。Spark SQL是Spark的一个模块，支持通过SQL语法进行结构化的数据处理。其中，JSON作为一种流行的数据交换格式，在大数据处理场景中经常用到。本文将介绍如何在SparkSQL中解析JSON类型的字段，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解这一过程。
## 1. 什么
原始数据格式为：timestamp | json（嵌套）1570384823445|{"cp_game_id":xxx,"category":"cp_api","event":{"event_time":"xxx","event_name":"money_flow"},"data":{"GAME_SERVER":"xxx","ROLE_ID":"xxx","ROLE_NAME":"xxx...
原创
2021-08-31 13:49:35
645阅读
# SparkSQL解析JSON字符串
在大数据处理领域，JSON格式的数据被广泛应用。SparkSQL是Apache Spark生态系统中用于处理结构化数据的组件，它提供了一种方便的方式来处理JSON格式的数据。本文将介绍如何使用SparkSQL解析JSON字符串，并通过代码示例详细说明流程。
## 什么是SparkSQL
SparkSQL是Apache Spark中的一个模块，用于处理结
前几天用spark引擎执行了一个较大的sql，涉及的表和数据量都不少，不同时间段执行了几次都超时，经过上网及分析，尝试解决了此问题，使用spark引擎测试几次大概都在半个小时左右完成，不再出现超时现象一、问题现象摘抄部分现场日志如下：2022-02-01 13:02:12 INFO 22/02/01 13:02:12 [dag-scheduler-event-loop] INFO DAGSched
# SparkSQL JSON字符串函数
## 简介
在SparkSQL中，我们经常需要处理JSON格式的数据。SparkSQL提供了一组方便的JSON字符串函数，用于解析和处理JSON字符串。本文将介绍SparkSQL JSON字符串函数的用法，并通过示例代码展示其功能。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[输入JSON字符串] --> B[JSON字符
# 项目方案：使用SparkSQL解析JSON中的数组
## 1. 项目背景
在大数据处理中，经常会遇到需要解析JSON数据中的数组的情况。SparkSQL是一种强大的工具，可以用来处理这种情况。本项目旨在展示如何使用SparkSQL解析JSON中的数组，并将结果以表格形式展示。
## 2. 数据准备
假设我们有如下的JSON数据，包含了一个数组字段：
```json
{
"id":
JSON数据源Spark SQL可以自动推断JSON文件的元数据，并且加载其数据，创建一个DataFrame。可以使用SQLContext.read.json()方法，针对一个元素类型为String的RDD，或者是一个JSON文件。 但是要注意的是，这里使用的JSON文件与传统意义上的JSON文件是不一样的。每行都必须，也只能包含一个，单独的，自包含的，有效的JSON对象。不能让一个JSON对象分
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2023-08-22 09:42:48
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在学习spark时，我们经常遇到要将数据写进一个json文件中的案例。通常的案例就是，给我们一个普通文件，然后我们用sparkcore或者sparkSQL，遍历文件内容后，按照需求将再将遍历后得到的数据写入json文件中。 这里，我主要使用两种方法： 方式一：通过dataframe.write.json() 方式二：使用gson 初始的文件部分内容大概如下所示：300T|3001003|C2048
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2023-09-21 10:28:18
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