# Spark RDD 转成 List 的方法与实践
在大数据处理的世界中，Apache Spark 作为一个强大的分布式计算框架，为我们提供了丰富的数据处理能力。Spark 中的弹性分布式数据集（RDD）是 Spark 的核心数据结构之一，允许用户在集群上并行处理海量数据。将 RDD 转换成 List 是在 Spark 中常见的操作，尤其是在需要将 RDD 中的数据以本地数据结构进行处理时。本
原创
2024-08-05 04:18:01
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# 如何将PySpark RDD转换成列表
## 简介：
在PySpark中，RDD（弹性分布式数据集）是一种基本的数据结构，可以实现并行计算。有时候我们需要将RDD转换成列表，以便更方便地处理数据。本文将介绍如何实现这一操作。
### 步骤概览：
为了更清晰地展示整个流程，下面是将PySpark RDD转换成列表的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
原创
2024-06-11 06:10:37
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DStream 操作和RDD的操作很类似，分为 Transformations 转换和 Output Operations 输出两种，此外转换操作中还有一些比较复杂的算子，如：updateStateByKey(),transform()以及各种 Window 相关算子。1、无状态转换操作 无状态转换操作就是把简单的RDD转换操作应用到每个批次上，也就是转换DStream上的每一个RDD，
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2023-07-16 22:08:49
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# PySpark JSON RDD：数据解析与可视化
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的开源框架。它提供了一个快速、通用的集群计算系统，可以处理大规模数据集。PySpark 是 Spark 的 Python API，允许我们使用 Python 语言编写 Spark 应用程序。本文将介绍如何使用 PySpark 处理 JSON 数据，并将其转换为 RDD（弹性分布式数据
原创
2024-07-30 03:57:02
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第一种方法string Xml = "在这里写Json字符串";
XmlDictionaryReader reader = JsonReaderWriterFactory.CreateJsonReader(Encoding.UTF8.GetBytes(Xml), XmlDictionaryReaderQuotas.Max);
XmlDocument do
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2023-07-17 14:46:20
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# 利用Spark RDD处理JSON数据的指南
在大数据处理领域，Apache Spark是一个强大的工具，能够快速地处理大规模的数据集。它支持多种数据来源，其中包括JSON格式的数据。本文将介绍如何使用Spark的RDD（弹性分布式数据集）来处理JSON数据，并提供相应的代码示例。
## Spark RDD简介
RDD是一个不可变的分布式数据集，能够在多个计算机上并行计算。RDD的特点是
# 使用Spark读取JSON格式的RDD
在大数据处理领域中，Apache Spark因其高效的处理能力和易用性而广受欢迎。Spark能处理多种数据格式，其中JSON是一种常见的数据交换格式。本文将探讨如何使用Spark读取JSON格式的RDD（弹性分布式数据集），并提供相应的代码示例。
## 什么是RDD？
RDD，即弹性分布式数据集，是Spark的核心抽象。它表示一个不可变的分布式对象
文章目录onclick 与 addEventListner的区别JavaScript事件环机制JS中申明变量的方式XSS攻击编写一个Emitter事件分发类，有on、off、trigger、once方法编写一个函数，用于从cookie里面获取数据HTML5提供哪两种存储的API前端存储有如下HTML代码，实现点击删除链接后，删除当前点击所在的li项网站的登录态是如何保持的，一个完整的登录流程是怎
Python使用json.load() 和 json.loads() 方法从文件或字符串加载 JSON 数据时，它会返回一个dict。如果我们将 JSON 数据直接加载到我们的自定义类型中，我们可以更轻松地操作和使用它。有多种方法可以实现这一点，你可以选择你认为对你的问题更有用的方式。让我们看看如何将 JSON 字符串反序列化为自定义 Python 对象。推荐的方式通过把json.loads解析出
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2023-08-25 10:23:27
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# 使用 PySpark 将 JSON RDD 写入 Hive
在大数据处理领域，Apache Spark因其强大的数据处理能力和灵活性而受到广泛使用。在此篇文章中，我们将详细探讨如何使用 PySpark 将 JSON 格式的 RDD 写入 Hive 数据仓库。我们将逐步介绍相关概念、工作流程以及代码示例，帮助你更好地理解这一过程。
## 1. 前言
在数据分析和处理的过程中，JSON（J
原创
2024-09-05 04:15:41
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# Java Spark 创建RDD JSON 教程
## 概述
在这篇文章中，我将向您介绍如何在Java Spark中创建一个RDD（弹性分布式数据集）并从JSON数据中读取数据。作为一个经验丰富的开发者，我将会为您详细地展示整个过程，并提供每一步所需的代码和解释。
### 流程步骤表格
下面是创建RDD JSON的流程步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
|
原创
2024-05-13 06:44:11
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# JSON转成JavaBean
## 介绍
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，广泛应用于前后端数据交互和存储。JavaBean是Java语言中一种特殊的类，用于封装数据。在开发过程中，我们经常需要将JSON数据转换为JavaBean对象，以便于对数据进行操作和处理。本文将介绍如何将JSON数据转换为JavaBean对象，并提供示例代
原创
2023-08-06 12:51:07
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# JSON 转 JavaBean 的实现指南
在Java开发中，有时我们需要将 JSON 数据转换为 Java 对象（即 JavaBean），以便更方便地处理数据。接下来，我们将通过一个简单的步骤引导你完成这个过程。
## 流程概述
整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------
# Java转成JSON的方法
## 概述
在现代的软件开发中，数据的交换和存储往往需要使用到JSON格式。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于Web应用程序中的数据传输。在Java中，我们可以通过使用相关的库和工具，将Java对象转换成JSON格式的字符串，便于其他系统进行处理。本文将介绍如何将Java对象转成JSON字符串的方法。
原创
2024-01-10 10:12:40
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1 RDD概述1.1 什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。1.2 RDD的属性1)一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位; 2)一个计算每个分区的函数; 3)RDD之间的依赖关系; 4)一个Partitioner
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2023-11-20 14:23:52
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空白 或 空白 或 空白 或 以上用于提示首行缩进，与内容无关。1 背景： 从别处已经获取了String字符串，其格式是Json的，现在需要对其进行如取值等操作； String是不支持的，故应先转JsonObject，再以“key:value”的方式获取再使用。2 过程： 此处假设String类型数据：str，是从其他url中获得的。 那么执行如下代码：注意 Gso
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2023-06-21 17:19:57
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# 如何实现Java中JSON转成JSON数组
## 1. 流程图
```mermaid
journey
title JSON转成JSON数组
section 步骤
开始 --> 创建JSON对象
创建JSON对象 --> 转成字符串
转成字符串 --> 转成JSON数组
转成JSON数组 --> 结束
```
原创
2024-03-13 04:22:35
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我们在接口自动化测试过程中，或多或少会遇到当比较接口返回结果时，如果将结果作为一个整体的对象进行比较，假如断言失败时，那我们将会看到一大坨期望和实际结果数据，很难一眼就看出具体是因为哪一部分不一致而导致的比对失败，这也增加了我们的接口自动化维护成本。本文主要围绕这一痛点，解决 JsonObject、JSONArray、String、Integer 对象的精确比较问题，并提供统一的Java
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2023-09-08 15:39:31
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# !/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import cx_Oraclefrom pprint import pprintimport csvimport tim...
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2017-10-23 16:38:00
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List<BaseStaEmpEntity> baseStaEmpEntities = new ArrayList<>();//json转List<baseStaEmpEntity>baseStaEmpEntities = JSONObject.parseArray(responseEntity.getLists(), BaseStaEmpEntity.clas
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2018-07-19 17:47:00
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