0 ，别忘了引包 ：import spark.implicits._1 ，SparkSQL 介绍 ：SparkSQL 脱离了 Hive 的限制。SparkSQL 支持查询原生的 RDD。 RDD 是 Spark 平台的核心概念，是 Spark 能够高效的处理大数据的各种场景的基础。能够在 Scala 中写 SQL 语句。支持简单的 SQL 语法检查，能够在 Scala 中写 Hive 语句访问 H
val rddFromFile = spark.sparkContext.textFile("test.txt").collect().mkString("\n")注:本地文件的话,这里用相对路径和绝对路径都可以,或直接传hdfs路径取Array[String]的第一个元素:val rddFromFile = spark.sparkContext.textFile("test.txt").coll
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2023-07-03 14:52:32
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USE [NewFlexDB]
GO
/****** Object: UserDefinedFunction [dbo].[parseJSON] Script Date: 2019/12/17 11:30:01 ******/
SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO
ALTER FUNCTION [dbo].[parseJSON
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2023-06-19 14:09:24
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诚然，Spark SQL对JSON的支持跟Jackson不是一个层面上的东西，前者是分布式查询/计算引擎而后者是专注做JSON解析的。但题主关心的是两者之间对JSON-to-object的实现这个层面上的比较吧？Spark SQL的 from_json() 内建函数就是用Jackson的 JsonParser 的Streaming API方式，外加自己的schema映射来实现的。请参考 org.a
本文介绍基于Spark（2.0+）的Json字符串和DataFrame相互转换。json字符串转DataFramespark提供了将json字符串解析为DF的接口，如果不指定生成的DF的schema，默认spark会先扫码一遍给的json字符串，然后推断生成DF的schema：若列数据全为null会用String类型整数默认会用Long类型 浮点数默认会用Double类型val json1 = "
# 解析JSON字符串错误处理
在数据处理和分析中，JSON是一种常用的数据格式，它被广泛用于数据交换和存储。在处理JSON字符串时，有时候会遇到错误的 JSON 字符串，这可能导致解析失败。为了避免因为错误的 JSON 字符串导致程序出错，我们需要对错误的字符串进行处理，而不是直接输出错误信息。
## 什么是JSON
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻
# 使用 Spark SQL 将 JSON 字符串数组转换为 Array
## 引言
在现代数据分析中，使用 Apache Spark 来处理大规模数据是非常常见的。而在 Spark SQL 中，我们常常需要处理 JSON 格式的数据，其中 JSON 字符串数组的处理尤为重要。本篇文章将带你一步一步了解如何使用 Spark SQL 将 JSON 字符串数组转换为一个 Array。
## 整体
json简单介绍 1：“Year”: 2016 “URL”:”www.taichi-maker.com” 数值是不用加双引号的，字符串就要加 名称也叫做键，键值对 2：一个名称只能对应一个值，这里是一个数组值"info": [
{
"name" : "taichi-maker",//多个数据要用,分隔
"website" : "www.taichi-make
# 实现Spark SQL字符串的步骤
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 创建临时视图 |
| 4 | 执行SQL查询 |
## 每一步的操作
### 步骤1：创建SparkSession
```markdown
// 导入必要的库
from pyspark.
json数据简介json数据是一个轻量级的数据交换格式，采用完全独立于语言的文本格式，这些特性使json称为理想的数据交换语言，易于人阅读和编写，同时易于机器解析和生成。json中的字符集必须是UTF-8，json中的字符串必须用双引号引起来。几乎所有语言都内置了解析json的库，JavaScript语言可以直接使用json。json格式一般是“键值对”的格式，比如键值对：{“firstName”:”Breet”,”lastName”:”MMM”,”email”:”XXX”}再比如：{“pr
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2021-07-20 14:36:38
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JSON解析方法通常我们可以通过两种方式对JSON进行解析，也可以说是是两种工具：Gson和FastJson。通过这两种工具我们可以实现：
将Java中的对象 快速的转换为 JSON格式的字符串.将JSON格式的字符串, 转换为Java的对象.Gson将对象转换为JSON字符串 步骤：首先引入JAR包 下载地址：https://github.com/google/gson在需要转换JSON字
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2023-09-15 18:02:27
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# 解析SQL Server中的JSON字符串数组
在现代的软件开发中，JSON已经成为了一种非常流行的数据格式。在一些场景中，我们可能会面对存储了JSON字符串数组的情况。如果我们使用的是SQL Server数据库，那么在处理这种数据时，我们需要一些方法来解析JSON字符串数组。本文将介绍如何在SQL Server中解析JSON字符串数组，并给出相应的代码示例。
## 什么是JSON字符串数
Struts2 lib下六个包要用到的 json-lib-2.2.2-jdk15.jar ezmorph-1.0.2.jar commons-b
原创
2012-09-08 11:03:56
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function test_json_parse(){
var jsontext = '{"firstname":"Jesper","surname":"Aaberg","phone":["555-0100","555-0120"]}';
var contact = JSON.parse(jsontext);
document.write(contact.surname + ", " +
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2023-09-20 20:47:10
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介绍fastjson是一个Java语言编写的JSON处理器。 - 遵循 http://json.org 标准，为其官方网站收录的参考实现之一。 - 功能比较强大，支持JDK的各种类型，包括基本的JavaBean、Collection、Map、Date、Enum、泛型。 要求： 序列化的类符合Java bean规范。 主要APIFastjson API入口类是com.alibaba.fastj
一个json对象数组的json字符串:
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2023-06-01 23:57:45
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# Hive SQL对JSON字符串进行解析
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Hive SQL对JSON字符串进行解析。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Hive表并加载包含JSON字符串的数据 |
| 2 | 定义表的结构，将JSON字符串解析为多个列 |
| 3 | 查询解析后的数据 |
下面是每个步骤的详
文章目录Spark SQL 编程基础1、SQLContext创建 SQLContext2、HiveContext3、DataFrame 编程实例4、创建DataFrame5、SQL 语法6、DSL 语法7、DataFrame 转换为 RDD Spark SQL 编程基础在使用Spark-SQL的时候，需要将Hive配置文件目录下的hive-site.xml复制到Spark的conf目录下。1、S
1.获取文件路径NSString * jsonPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"Student" ofType:@"json"];2.将文件内容转化为字符串NSString * jsonStr = [NSString stringWithContentsOfFile:jsonPath encoding:NSUTF8StringEncod
原创
2014-09-14 21:45:13
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JSON文件Spark SQL 能够自动推测 JSON数据集的结构，并将它加载为一个Dataset[Row]. 可以通过SparkSession.read.json()去加载一个 一个JSON 文件。注意：这个JSON文件不是一个传统的JSON文件，每一行都得是一个JSON串。格式如下：{“name”:”Michael”}
{“name”:”Andy”, “age”:30}
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2023-05-26 09:23:47
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