• 文本文件
将一个文本文件读取为RDD时，输入的每一行都会成为RDD的一个元素。也可以将多个完整的文本文件一次性读取为一个pairRDD, 其中键是文件名，值是文件内容。
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2023-07-04 19:30:14
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## Spark读取json
### 概述
本文介绍了使用Spark来读取json文件的方法。Spark是一个强大的分布式计算框架，支持处理大规模数据集。Json是一种常见的数据格式，通过使用Spark读取json文件，我们可以方便地对json数据进行处理和分析。
### 整体流程
以下是读取json文件的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步
原创
2024-01-16 05:21:16
143阅读
Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单。Spark会根据文件扩展名选择对应的处理方式。Spark支持的一些常见文件格式如下：文本文件 使用文件路径作为参数调用SparkContext中的textFile()函数，就可以读取一个文本文件。也可以指定minPartitions控制分区数。传递目录作为参数，会把目录中的各部分都读取到RDD中。例如：val input = sc.textF
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2023-07-03 17:01:45
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文章目录创建SparkSession读取数据jdbcjsoncsvparquet保存数据 创建SparkSessionsparkSQl 可以读取不同数据源的数据，比如jdbc,json,csv,parquet 执行读操作就用sparkSession.read.文件类型，执行写操作就用SparkSession.write.文件类型首先创建一个SparkSession：val spark = Spa
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2023-08-09 21:06:49
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文章目录访问json数据从json加载数据写入数据到json基于jdbc访问数据库 spark sql可以从很多数据源中读写数据, 比较常用的是json文件和可使用jdbc协议的数据库. 访问json数据官方文档: https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-json.html注意: json文件的每一行必须是一个json对象从j
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2023-09-18 21:58:39
117阅读
问题导读1.spark2 sql如何读取json文件？2.spark2读取json格式文件有什么要求？3.spark2是如何处理对于带有表名信息的json文件的?spark有多个数据源，json是其中一种。那么对于json格式的数据，spark在操作的过程中，可能会遇到哪些问题？这里首先我们需要对json格式的数据有一定的了解。json数据有两种格式：1.对象表示2.数组表示二者也有嵌套形式。比如
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2023-10-06 23:21:21
216阅读
# 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
# Spark 读取 JSON 文件的指南
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，能够处理大规模的数据处理任务。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，以其易于读写和与语言无关的特性而广受欢迎。在本文中，我们将介绍如何使用 Spark 读取 JSON 文件，并展示一些实际的代码示例。
## 什么是 JSON 文件？
JSON
原创
2024-09-21 06:17:16
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在大数据生态圈中，Spark与Redis的结合为实时数据处理提供了极大的便利，今天将详细介绍如何通过Spark读取Redis集群，从环境预检到最佳实践，全面解析这个过程。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确认我们的系统环境匹配，以确保Spark与Redis的良好兼容性。以下是环境预检的四象限图以及兼容性分析：
```mermaid
quadrantChart
title 兼容性分
spark2.4.3+kudu1.9 1 批量读val df = spark.read.format("kudu")
.options(Map("kudu.master" -> "master:7051", "kudu.table" -> "impala::test_db.test_table"))
.load
df.createOrReplaceTe
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2023-07-06 18:08:12
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在我们的 AB 测试实验中，用于跟踪数据的文件按年、月和日划分到不同文件夹中，文中中每一行都是一个 JSON 字符串，每天可能有几百个 JSON 文件。如果上面代码中的 bucketPeriod 代表需要查询的天列表，那么对于每天的数据会调用 getAnalytics 函数去遍历每天对应的文件夹下面的 json 文件，程序得到了每天的统计数，然后通过 reduce(_ union _) 合并成一个
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2023-06-16 18:21:27
229阅读
Spark支持四种方式从数据库中读取数据，这里以Mysql为例进行介绍。
一、不指定查询条件 这个方式链接MySql的函数原型是： def jdbc(url : String, table : String, properties : Properties) : DataFrame 我们只需要提供Driver的url，需要查询的表名，以及连接表相关属性properties。下面是具体例子
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2024-01-22 14:54:21
116阅读
1、Spark-shell读写Hudi1.1、Spark-shell启动// spark-shell for spark 3
spark-shell \
--packages org.apache.hudi:hudi-spark3-bundle_2.12:0.10.0,org.apache.spark:spark-avro_2.12:3.1.2 \
--conf 'spark.serial
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2024-05-01 14:59:21
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在 ETL 中, Spark 经常扮演 T 的职务, 也就是进行数据清洗和数据转换.在业务系统中, JSON 是一个非常常见的数据格式, 在前后端交互的时候也往往会使用 JSON, 所以从业务系统获取的数据很大可能性是使用 JSON 格式, 所以就需要 Spark&n
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2023-06-20 09:31:02
250阅读
Spark的数据读取即数据保存可以从两个维度来做区分：文件格式以及文件系统。文件格式分为：Text文件，Json文件，Csv文件，Sequence文件以及Object文件；文件系统分为：本地文件系统，HDFS，HBase以及数据库。1. 文件类数据读取与保存1.1 Text文件数据读取：textFile(String)var hdfsFile = sc.textFile("hdfs://hadoo
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2024-02-28 14:58:03
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大家可能都知道很熟悉Spark的两种常见的数据读取方式（存放到RDD中）：（1）、调用parallelize函数直接从集合中获取数据，并存入RDD中；Java版本如下：
1
JavaRDD<Integer> myRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3));
Scala版本如下：
1
val myRDD= sc.parall
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2024-01-31 20:39:47
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7.3 读写 Parquet 格式文件目标理解 Spark 读写 Parquet 文件的语法理解 Spark 读写 Parquet 文件的时候对于分区的处理什么时候会用到 Parquet ?在 ETL 中, Spark 经常扮演 T 的职务
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2024-02-02 13:48:08
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Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。 文件格式分为：Text文件、Json文件、Csv文件、Sequence文件以及Object文件； 文件系统分为：本地文件系统、HDFS、HBASE以及数据库。文件类数据读取与保存Text文件 数据读取:textFile(String) 数据保存: saveAsTextFile(String)Json文件 如果JSON文件
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2023-09-01 22:11:40
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# Spark集群读取本地文件
## 简介
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它可以处理大规模数据，并提供了高效的数据分析、机器学习和图处理等能力。在Spark集群中，可以通过分布式文件系统（Distributed File System）来读取和处理数据。本文将介绍如何在Spark集群中读取本地文件，并给出相应的代码示例。
## 分布式文件系统
分布式文件系统是一种将
原创
2023-09-03 13:12:35
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1.数据文件使用spark安装包下的json文件more /export/servers/spark/examples/src/main/resources/people.json2.在spark sh数据
原创
2022-10-31 12:23:15
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