之前对 SQL 还是不是非常熟悉的，但是现在或多或少还是会写一些计算任务。比如最近在推送将所有天级的耗时任务都从传统关系型数据库迁移至 Spark 集群当中进行计算，中间遇到一些有趣的小问题在这里记录一下。 Q: 我想按照某个字段分组并且把一组查询字段连起来得到一个 json 然后把结果作为一个字段应该怎么弄？A: 这里我的思路是将我们需要 dumps 的字段给拼接起来，然后使用列表将同
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2024-05-16 11:41:44
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# 教你如何实现pyspark嵌套python方法
## 1. 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 安装pyspark
安装pyspark --> 导入pyspark
导入pyspark --> 创建spark session
创建spark session --> 定义python方法
定
原创
2024-06-25 05:52:51
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• 经过近半天的排查发现是因为 pyspark 默认使用 python2 解释器：电脑装有 python2 和 python3，我使用的是 python3，所以所有第三方库均下载到 python3，所以 python2 没有 numpy 库
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2023-05-25 08:17:41
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1、文件格式Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单。
（1）文本文件 读取：
将一个文本文件读取为一个RDD时，输入的每一行都将成为RDD的一个元素。val input=sc.textFile("...")也可以将多个完整的文本文件读取为一个pair RDD，其中键为文件名，值是文件内容。
例如：val input=sc.whoTextFiles("...")保存：resulet
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2023-07-06 17:39:50
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在程序中任何事物及信息都可以用对象进行描述和承载,除了比较流行的xml之外，还有一种简洁快速处理目标信息的形式那就是Json格式。 首先Json格式有自己固定的格式：例如person这个对象就可以简单的表示成{"name":"xxxx","a
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2023-06-19 10:41:38
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# 使用PySpark解析JSON数据的全面指南
在大数据处理的时代，JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，广泛应用于各种场景。PySpark是Apache Spark在Python上的一个接口，提供了强大的分布式数据处理能力，特别适合处理大规模的JSON数据。本文将介绍如何使用PySpark解析JSON文件，并提供详细的代码示例和状态图。
原创
2024-08-15 10:19:12
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# 实现“pyspark selectExpr json”教程
## 摘要
在这篇文章中，我将教会一位刚入行的小白如何使用PySpark中的selectExpr函数来操作JSON数据。我们将通过具体的步骤和代码示例来详细介绍整个流程。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现“pyspark selectExpr json”的流程：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-03-06 05:13:26
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## PySpark中的文本文件和JSON文件处理
PySpark是Apache Spark的Python API，它提供了一种强大的分布式计算框架，可以用来处理大规模数据集。在PySpark中，我们可以使用`textFile`和`json`方法来读取文本文件和JSON文件，并对其进行处理。
### 文本文件处理
首先，让我们看看如何在PySpark中处理文本文件。我们可以使用`textFi
原创
2024-05-01 05:27:12
62阅读
# 用PySpark读取JSON数据
在数据处理和分析领域，JSON（JavaScript Object Notation）已经成为一种非常流行的数据格式。JSON的简洁性和易读性使其成为许多应用程序和服务之间交换数据的首选格式之一。而PySpark是Apache Spark的Python API，它提供了一个强大的工具来处理大规模数据集。在本文中，我们将介绍如何使用PySpark来读取JSON
原创
2024-06-14 04:13:04
125阅读
# 使用 PySpark 读取 JSON 文件的完整指南
随着大数据时代的发展，PySpark 已经成为了数据处理和分析领域中一个重要的工具。对于刚入行的小白来说，如何使用 PySpark 读取 JSON 文件是一个基础而重要的技能。接下来，我将详细介绍如何实现这一功能。
## 流程概述
在开始之前，我们先来了解一下整个过程的步骤如下表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-05 03:11:17
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## Pyspark解析JSON的步骤
在本文中，我将指导你如何使用Pyspark解析JSON数据。首先，我们将了解整个过程的步骤，并使用一个表格来展示这些步骤。然后，我将逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码和代码注释。
步骤 | 描述
--- | ---
步骤 1 | 创建SparkSession对象
步骤 2 | 读取JSON文件并创建DataFrame
步骤 3 | 查看Data
原创
2023-12-10 06:55:01
137阅读
# 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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该JSON是一种轻量级的，基于文本和语言无关的数据交换格式。JSON可以表示两种结构化类型，如对象和数组。甲JSONArray可以从一个字符串解析文本以产生向量样的对象。我们可以使用JSONArray的getString(index)方法解析嵌套的JSON对象。这是getJSONString(index).getString()方法的便捷方法，它在指定位置返回字符串值。语法String
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2023-06-12 22:43:36
199阅读
解决转换过程中，对象的集合类成员变量变成其他类型对象的问题。public class A {
private List<B> blist ;
public A(List<B> temp){
blist = temp;
}
public void setBlist(List<B> temp){
blist = temp;
}
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2023-06-27 23:34:35
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1.今日书签Java中包含多层List对象集合
嵌套的
Json字符串直接转换为List对象集合实现方案。 2.自由自在1）jar 包依赖<dependency>
<groupId>net.sf.
json-lib</groupId>
<artifactId>
json-lib</artifactId>
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2023-06-13 14:29:28
497阅读
Result result=new Result();
Customer cu=new Customer();
cu.setEmail("wangpeng@huapay.com");
cu.setNick_name("王鹏");
result.setCustomer(cu);
net.sf.json.JSONObject fromObject = net.sf.json.JSO
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2023-06-13 14:30:16
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# pyspark json解析教程
## 导言
在数据处理和分析的过程中，我们经常会遇到需要解析JSON数据的情况。JSON（JavaScript Object Notation）是一种常用的数据格式，特别适用于网络传输和存储。
在本教程中，我将向你介绍如何使用pyspark解析JSON数据。pyspark是Python语言的Spark API，它提供了强大的分布式数据处理和分析功能。通过
原创
2023-12-06 07:29:21
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原有的json数据如下： 现在如何取到两层嵌套里面的json？ 思路分析：1、重点是取到内层的json并解析，但是内层是一个json数组。怎么解析json数组？2、将内层json数组的中括号替换成{}，然后json分组内的分隔符逗号替换成为；方便之后的split。3、到这一步就变成一个可以explode的json了。 第一种写法：WITH te
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2023-06-06 22:10:52
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如题，磨蹭了好几天总算把这个需求整明白了，写篇笔记整理一下自己的思路，也希望能给大家带来帮助。 第一次看到json日志数据的我内心是崩溃的，但是不用担心，json日志每一条记录的存储都是遵循一定的结构规则，只要你是从生产化的hdfs上获取数据，相信也是这样的。一上来就直接整代码不是一种良好的学习方式，因此在正式讲解如何将这种日志数据结构化之前，要先理解两种spark中的数据结构:RDD和
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2024-04-02 22:33:44
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json嵌套json While Voorhees, Statham, and Derulo all have their talents, both good and evil, I would propose that the best Json goes to the machine-readable file format. Json, or rather JSON, is an imp
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2024-01-07 23:05:05
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