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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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
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
192阅读
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛应用的集成计算框架。随着数据的量级和维度不断增长，我们常常会面临将 Spark 中的数组结构转换为 JSON 格式的问题。这一过程常常涉及各种技术细节，特别是对于数据的解析和存储，如何高效且正确地完成此转换成为了一个值得探讨的技术痛点。
### 背景定位
初始技术痛点在于，随着数据集规模的不断扩大，传统的数组处理方式面临性能瓶颈，而将数组转
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
# 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
434阅读
摘要： RDD：弹性分布式数据集，是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作，一个RDD代表一个分区里的数据集RDD有两种操作算子： Transformation属于延迟计算，当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换，仅仅是记住 了数据集的逻辑操作&n
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2023-12-21 23:20:15
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# 使用 Spark SQL 将字符串转换为 JSON 数组
在大数据处理的领域，Spark 是一个非常强大的引擎，它能够处理大量的数据并提供灵活的编程接口。其中，Spark SQL 是其重要的组件之一，用于处理结构化数据。本文将探讨如何使用 Spark SQL 将字符串转换为 JSON 数组，包括代码示例及具体步骤。
## Spark SQL 简介
Spark SQL 是 Apache S
Apache Spark社区为扩展Spark付出了很多努力。 最近，我们希望将XML数据集转换为更易于查询的内容。 我们主要对每天进行的数十亿笔交易之上的数据探索感兴趣。 XML是一种众所周知的格式，但是有时使用起来可能很复杂。 例如，在Apache Hive中，我们可以定义XML模式的结构，然后使用SQL查询它。 但是，我们很难跟上XML结构的更改，因此放弃了先前的选项。 我们正在使用Sp
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2024-07-10 12:06:46
111阅读
• 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
265阅读
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()
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2024-01-03 10:02:48
32阅读
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
98阅读
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
189阅读
# 使用 Spark SQL 解析存储在数组中的 JSON 数据
在大数据的处理中，Spark SQL 提供了强大的功能帮助我们处理复杂的数据类型，包括结构化数据、数组和 JSON 数据。今天，我们将学习如何解析存储在数组中的 JSON 数据。整个处理过程将分为几个步骤，并辅以相应的代码示例和详细的说明。
## 流程步骤
下面是整个流程的概览表格：
| 步骤 | 描述
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
625阅读
Scala 数组、集合函数大全Array++++:+::+/::\addString(b)addString(b, sep)aggregateapplycanEqualcharAtclonecollectcollectFirstcombinationscontainscontainsSlicecopyToArray(xs)copyToArray(xs, start)copyToArray(xs,
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2023-11-28 19:26:59
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一、数组分类mutable 可变——元素个数和值等可以改变（需要导包）immutable不可变——数组的长度不能被改变，但是值可以被改变 在scala.collection.mutable/immutable包中，常用的Array就是immutable下面的数组。 二、不可变数组1、语法var arr1=Array(11,22,33)
var arr2: Ar
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2023-08-08 13:56:26
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function json_to_array($str) {
if (is_string($str))
$str = json_decode($str);
$arr=array();
foreach($str as $k=>$v) {
if(is_object($v) || is_array($v))
$arr[$k]=json_to_array($v);
else
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2023-06-08 22:20:45
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# 使用 Spark SQL 将 JSON 字符串数组转换为 Array
## 引言
在现代数据分析中，使用 Apache Spark 来处理大规模数据是非常常见的。而在 Spark SQL 中，我们常常需要处理 JSON 格式的数据，其中 JSON 字符串数组的处理尤为重要。本篇文章将带你一步一步了解如何使用 Spark SQL 将 JSON 字符串数组转换为一个 Array。
## 整体
原创
2024-09-14 04:41:13
455阅读
文章目录前言JSON介绍如何判断JS数据类型JSON数组转化为JSON字符串JSON对象转化为JSON字符串JSON字符串转化为JSON数组/对象注意点 前言这里先介绍一个个人觉得很好用的谷歌浏览器的功能：snippet 就是类似收藏夹，平常你可能会用到的调试有关的东西都可以在这里新建文件，保存起来，每次打开浏览器点击都会存在！ 而你在控制台中写的话是一次性的，关闭就不存在了！JSON介绍jso
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2023-10-04 14:45:19
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