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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文章目录一、Spark SQL的进化之路二、认识Spark SQL2.1 什么是Spark SQL?2.2 Spark SQL的作用2.3 运行原理2.4 特点2.5 Spark SQL数据抽象三、Spark SQL API3.1 SparkSession3.2 DataSet ( Spark1. 6 + )1、创建 DataSet2、使用case Class 创建 DataSet3、使用Dat
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2023-09-18 21:56:41
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SparkStreaming读取Kafka 0.10.x的Json数据存储到Hbase数据是JSON格式的字符串,使用隐式转换,转成对象,然后存储Hbasepackage com.xxx.sparkStreaming
import java.util.Date
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoo
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2023-05-26 09:26:19
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JSON是一种使用较广的半结构化数据格式。读取JSON数据的最简单的方式是将数据作为文本文件读取，然后使用JSON解析器来对RDD中的值进行映射操作。类似地，也可以使用我们喜欢的JSON序列化库来将数据转为字符串，然后将其写出去。在Java和Scala中也可以使用一个自定义Hadoop格式来操作JSON数据。读取JSON将数据作为文本文件读取，然后对JSON数据进行解析，这样的方法可以在所有支持的
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2023-09-18 21:59:19
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一般我们使用SparkStreaming消费kafka数据，获取到数据后解析，使用JDBC的方式写入数据库，如下所示。 以上的方式没什么毛病，但是当我们消费的kafka数据类型比较多样的时候，我们需要对每一类的kafka数据都要解析一遍，才能使用jdbc写入数据库。而我们如果使用sparkSQL的话，则会简单很多，于是想到了以下这种方式，同时使用了SparkStreaming和SparkSQL，S
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2023-06-12 15:07:21
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sparksql直接用data加下标就可以读data数组中的元素
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2021-09-16 16:35:41
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# Spark动态Json解析教程
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。Apache Spark 提供了强大的动态Json解析功能，使得开发者能够灵活地处理和分析Json数据。本文将指导刚入行的小白如何在Spark中实现动态Json解析。
## 流程概述
以下是实现Spark动态Json解析的基本流程：
| 步骤 |
# Spark JSON解析函数详解
在大数据处理中，JSON（JavaScript Object Notation）是一种常见的数据格式。Spark是一种强大的数据处理框架，它提供了许多功能强大的函数来解析和处理JSON数据。本文将详细介绍Spark中的JSON解析函数，并提供代码示例来帮助读者更好地理解和使用这些函数。
## 1. Spark JSON解析函数概述
Spark提供了两种主
原创
2023-10-11 10:25:29
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在大数据处理领域，Apache Spark 是一种强大的工具，而 JSON 格式的数据在大数据处理中非常常见。本文将展示如何在 Spark 中解析 JSON 数组，给出步骤和示例，帮助你轻松解决类似问题。
## 环境准备
为了顺利进行 Spark 的 JSON 数组解析，我们需要确保安装了合适的环境和库。以下是相关依赖的安装指南：
| 组件 | 版本
sparksql直接用data加下标就可以读data数组中的元素
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2022-01-07 14:51:51
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# Spark Python解析JSON
## 介绍
在数据处理和分析中，处理JSON数据是非常常见的任务之一。JSON（JavaScript Object Notation）是一种常用的数据格式，它易于阅读和编写，并且可以被多种编程语言解析和生成。在Spark Python中，我们可以使用`pyspark`模块来解析和处理JSON数据。
本文将介绍如何使用Spark Python解析JSO
原创
2023-12-15 05:20:00
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# Spark解析JSON数组
在大数据处理领域，Spark是一种广泛使用的开源分布式计算框架。它提供了丰富的功能和灵活性，可以方便地处理各种数据格式，包括JSON。本文将介绍如何使用Spark解析JSON数组，并提供相应的代码示例。
## 什么是JSON数组？
JSON（JavaScript Object Notation）是一种用于数据交换的轻量级数据格式。它使用人类可读的文本来表示数据
原创
2023-10-14 11:52:33
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什么叫闭包：跨作用域访问函数变量。又指的一个拥有许多变量和绑定了这些变量的环境的表达式（通常是一个函数），因而这些变量也是该表达式的一部分。Spark闭包的问题引出： 在spark中实现统计List(1,2,3)的和。如果使用下面的代码，程序打印的结果不是6，而是0。这个和我们编写单机程序的认识有很大不同。为什么呢？test.scala代码如下：import org.apache.sp
# Spark解析JSON代码
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的开源集群计算框架。它提供了丰富的API，可以用来处理各种类型的数据，包括结构化的JSON数据。在本文中，我们将介绍如何使用Spark解析JSON数据，并提供相应的代码示例。
## 什么是JSON？
JSON（JavaScript Object Notation）是一种常用的数据交换格式，广泛应用于Web应用程序
原创
2023-08-30 04:03:43
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[
spark] [XML] [scala]
一、要求将XML中的account_number、model数据提取出来，并以account_number：model格式存储1、XML文件数据格式<activations>
<activation timestamp="1225499258" type="phone">
<
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2023-06-11 14:47:32
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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
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方法1：在foreachRDD之前，就是streams之后过滤 我取的是type值为null（不是"null"）的数据val sv= stream.map(_.value())
.filter(jd => {
val json1 = jd.substring(0, jd.lastIndexOf("}")+1)
JSON.parseObje
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2023-06-11 19:12:25
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spark大数据分析基础1、spark简介1.1 Spark程序（1）驱动器程序 从上层来看，每个Spark应用都由一个驱动器程序（driver program）来发起集群上的各种并行操作。驱动器程序包含应用的main函数，并且定义了集群上的分布式数据集，还对这些分布式数据集应用了相关操作。在spark-shell中，实际的驱动器程序就是Spark shell本身，你只需要输入想要运行的操作就可
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2023-08-30 07:27:50
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# 如何在 Spark SQL 中解析 JSON 数据
作为一名刚入行的小白，理解如何在 Spark SQL 中解析 JSON 数据是数据处理和分析过程中的重要一环。下面，我们将详细探讨实现这一任务的步骤、代码示例及解释。本文的结构如下：
## 解析 JSON 的流程
在开始之前，首先给出解析 JSON 的步骤表格：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码示例
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 = "
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2024-04-09 13:33:23
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