# 如何使用Spark读取JSON文件
## 一、流程概述
在使用Spark读取JSON文件时，通常需要经过以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取JSON文件 |
| 3 | 处理数据 |
| 4 | 显示数据 |
## 二、具体步骤及代码示例
### 步骤一：创建SparkSession
首先
原创
2024-03-04 06:53:43
49阅读
# 批量读取 Elasticsearch 数据到 Spark
Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，它提供了丰富的工具和功能来处理和分析大规模数据集。而 Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎，它提供了强大的全文搜索、实时数据分析和可视化的能力。本文将介绍如何使用 Spark 批量读取 Elasticsearch 数据，并给出相应的代码示例。
## 准备工作
原创
2023-10-05 06:21:42
230阅读
# Spark读取JSON文件的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Spark来读取JSON文件。下面是整个过程的步骤流程：
```mermaid
journey
title Spark读取JSON文件的实现
section 步骤流程
开始 --> 加载Spark库 --> 创建SparkSession --> 设置文件路径 --> 读取JSON文
原创
2024-01-03 06:58:41
98阅读
Hadoop允许Elasticsearch在Spark中以两种方式使用：通过自2.1以来的原生RDD支持，或者通过自2.0以来的Map/Reduce桥接器。从5.0版本开始，elasticsearch-hadoop就支持Spark 2.0。目前spark支持的数据源有：
（1）文件系统：LocalFS、HDFS、Hive、text、parquet、orc、json、csv
（2）数据RDBMS：m
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2023-10-08 12:44:49
220阅读
读json格式的数据和文件import spark.implicits._ // spark的一个隐式转换
val spark = SparkSession
.builder()
.master("local")
.appName("JsonFileTest")
.getOrCreate()
/ /读取json文件数据
v
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2024-02-28 10:14:12
139阅读
发起Shuffle Read的方法是这些RDD的compute方法。下面以ShuffledRDD为例，描述Shuffle Read过程。
0. 流程图 1. 入口函数
Shuffle Read操作的入口是ShuffledRDD.compute方法。
override def compute(split: Partition, context: TaskContext):
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2024-01-04 22:25:53
78阅读
文章目录批量数据提交优化存储设备合理使用合并减少Refresh的次数加大Flush设置减少副本的数量 ES的默认配置，是综合了数据可靠性、写入速度、搜索实时性等因素。实际使用时，我们需要根据公司要求，进行偏向性的优化。针对于搜索性能要求不高，但是对写入要求较高的场景，我们需要尽可能的选择恰当写优化策略。综合来说，可以考虑以下几个方面来提升写索引的性能：加大 Translog Flush ，目的是
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2023-09-26 15:36:42
134阅读
文章目录Spark写入ES优化Spark写入ES方案写入性能优化案例 Spark写入ES优化Spark写入ES方案1.写入demo，详情看官网- Elasticsearch for Apache Hadoop写入性能优化给filesystem cache更多的内存filesystem cache被用来执行更多的IO操作，如果我们能给filesystemcache更多的内存资源，那么es的写入性能
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2023-09-18 22:06:21
261阅读
# Spark读取JSON并解析成Map
在大数据处理中，Apache Spark 是一个流行的分布式计算框架，它提供了丰富的API和工具，可以帮助我们高效地处理和分析海量数据。在Spark中，我们经常需要读取和解析JSON数据，然后将其转换成Map类型进行进一步处理。
## 什么是JSON？
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它以易
原创
2024-03-11 04:17:27
102阅读
sparksql读写elasticsearch sparksql将elasticsearch数据转换成RDD进行计算，测试下sparksql对elasticsearch的读和写的操作。1环境1.1软件环境hadoop 2.7.3spark 2.2elasticsearch 5.6.4jdk 1.81.2机器环境节点配置组件角色node1124core、16g、1块硬盘、千兆网卡hadoop、es
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2023-10-24 14:56:33
188阅读
前言 最近sparksql写入elasticsearch数据量逐渐增大,所以需要优化写入的速度. 先说一下集群情况. es集群:elasticsearch-6.2.4, 机器配置:5台4C*16G阿里云机器. spark: 2.1.3.优化方向 从spark参数和es索引两个方向进行优化spark参数 es提供了一套完整的hadoop生态支持.可以完整的支持spark读写es. 在spark的co
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2023-07-06 20:31:35
225阅读
<一>Spark论文阅读笔记楔子源码阅读是一件非常容易的事，也是一件非常难的事。容易的是代码就在那里，一打开就可以看到。难的是要通过代码明白作者当初为什么要这样设计，设计之初要解决的主要问题是什么。在对Spark的源码进行具体的走读之前，如果想要快速对Spark的有一个整体性的认识，阅读Matei Zaharia做的Spark论文是一个非常不错的选择。在阅读该论文的基础之上，再结合Sp
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2024-01-05 14:42:07
68阅读
下面就说下具体怎么配置。1.先在安装目录bin下面（一般都是在bin下面）新建两个文件jdbc.conf和jdbc.sql2.配置jdbc.conf 1 input {
2 stdin {
3 }
4 jdbc {
5 # 连接的数据库地址和哪一个数据库，指定编码格式，禁用SSL协议，设定自动重连
6 jdbc_co
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2024-08-26 13:43:32
206阅读
spark-streaming-kafka-demo使用Springboot框架，Sparkstreaming监听Kafka消息，Redis记录已读Kafka偏移量，Spark统计单词出现次数，最后写入Hive表。代码参考：https://github.com/JunjianS/spark-streaming-kafka-demo注意事项版本信息Kafka：2.12-2.3.0Spark：1.6.
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2023-09-26 21:45:13
107阅读
想要读取Hive的数据我们首先要从集群中把需要的xml文件获取下来，分别是core-site.xml、hdfs-site.xml、hive-site.xml，将这三个文件放在项目的resource目录下，spark运行的时候会自动读取在原本的Spark pom文件中导入spark-hive的包，大家根据自己的scala和spark的版本去选择自己合适的，我用的如下<dependency>
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2023-09-20 16:02:56
181阅读
一、数据准备1.1 将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下：分析：从错误提示上面就知道，spark无法知道hive的元数据的位置，所以就无法实例化对应的client。
解决的办法就是必须将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下1.2 测试代码中没有加sc.stop会出现如下错误：ERROR scheduler.LiveListener
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2023-08-28 11:28:30
161阅读
文章目录HBase Sink(下沉)Hbase Source(读取) 概述 Spark可以从HBase表中读写（Read/Write）数据，底层采用 TableInputFormat和 TableOutputFormat方式，与MapReduce与HBase集成完全一样，使用输入格式InputFormat和输 出格式OutputFoamt。 HBase Sink(下沉)概述 将Spark中计
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2023-09-25 21:08:02
135阅读
一、Spark简介Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发的通用内存并行计算框架Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象、函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集，具有以下特点。1.运行速度快：Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果
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2023-08-21 09:48:41
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# 如何实现Spark读取ClickHouse
## 1. 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装并配置ClickHouse集群 |
| 2 | 在Spark中引入ClickHouse连接器 |
| 3 | 从ClickHouse中读取数据到Spark中 |
## 2. 具体步骤及代码
### 步骤1：安装并配置ClickHouse集群
首先，
原创
2024-06-03 03:18:31
273阅读
## Spark 读文件
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的开源分布式计算框架，它提供了强大的计算能力，可以处理大规模数据集。Spark 支持从各种数据源中读取数据，包括文本文件、JSON 文件、Parquet 文件等等。在本文中，我们将重点介绍如何使用 Spark 读取文件的方法，并给出相应的代码示例。
### Spark简介
Apache Spark 是一个基于
原创
2024-04-29 04:54:38
56阅读
