最近有个spark任务涉及到scala操作json，大概流程是这样：从hbase取数据，每条数据先parse json，然后删除一个多余的key，最后在弄成json字符串，输出到hdfs。json大概长这样，{“@type”:{"version":"1.0.2","name":"application-content","data":[]},"key-to-remove":[{"blah":"mo
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2021-05-06 16:36:11
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package com.sm.utilsimport java.utilimport com.sm.common.utils.DateUtilimport org.apache.commons.lang3.StringUtilsimport org.json4s._import org.json4s.jackson.JsonMethods._import org.json4s.jackson.Serializationimport org.json4s.jackson.Serializa.
原创
2021-08-31 13:47:46
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使用Json4s实现Scala对象转JSON
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2017-08-03 19:05:15
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1.为什么是json4s从json4s的官方描述At this moment there are at least 6 json libraries for scala, not counting the java json libraries. All these libraries have a very similar AST. This project aims to provide a
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2021-05-05 21:38:16
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文章目录0 背景1 数据准备（读入数据）2 解析json文件3 组装json4 json写入到文件4.1 直接写入4.2 格式化
原创
2022-05-25 17:44:22
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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 = "
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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介绍Spark SQL的JSON支持，这是我们在Databricks中开发的一个功能，可以在Spark中更容易查询和创建JSON数据。随着网络和移动应用程序的普及，JSON已经成为Web服务API以及长期存储的常用的交换格式。使用现有的工具，用户通常会使用复杂的管道来在分析系统中读取和写入JSON数据集。在Apache Spark 1.1中发布Spark SQL的JSON支持，在Apache Sp
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2023-08-30 07:39:08
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import play.api.libs.json._
val input = sc.parallelize(List( """{"name":"过往记忆","website":"www.iteblog.com"}""",
"""{"other":"过往记忆"}"""))
val parsed = input.map(Json.parse)
parsed.collect
output:
{"nam
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2023-06-16 18:21:53
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一，准备阶段Json格式里面有map结构和嵌套json也是很合理的。本文将举例说明如何用spark解析包含复杂的嵌套数据结构，map。现实中的例子是，一个设备的检测事件，二氧化碳的安全你浓度，高温数据等，需要实时产生数据，然后及时的告警处理。1，定义schemaimport org.apache.spark.sql.types._
val schema = new StructType()
• 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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一、转json串1. dataframe转成json串// 1 获取SparkSession
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("spark_demo")
.master("local[3]")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
// 2 构造数据源
val arr = Arra
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2023-06-08 00:52:58
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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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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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一、Transform Transform允许DStream上执行任意的RDD-to-RDD函数。即使这些函数并没有在DStream的API中暴露出来，通过该函数可以方便的扩展Spark API。该函数每一批次调度一次。其实也就是对DStream中的RDD应用转换。文字展示：package com.lzl.bigdata.spark.streaming
import org.apache.spa
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
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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# Spark生成嵌套JSON的实现方法
## 引言
在Spark中，生成嵌套JSON是一项常见的任务。嵌套JSON可以使数据更加结构化和易于理解。本文将指导你如何通过Spark来生成嵌套JSON。
## 流程概述
下面是生成嵌套JSON的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(读取数据)
C(转换数据)
D(生成嵌套JSO
# Spark导出JSON
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了强大的数据处理能力和丰富的API，可以处理大规模数据集。在Spark中，我们可以使用不同的数据源进行导入和导出数据。本文将重点介绍如何使用Spark导出数据为JSON格式。
## 什么是JSON
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式。它使用可读性强的文
# Spark JSON Explode：解析嵌套JSON数据
在大数据分析中，我们经常会遇到结构复杂的数据格式，比如JSON（JavaScript Object Notation）。尤其是在处理嵌套的JSON对象时，如何有效地解析和扁平化这些数据成为一个常见需求。Apache Spark提供了一些非常强大的API，以方便地操作和处理JSON数据。本文将详细介绍Spark中的explode函数，
