# Spark SQL 读取 JSON 字段
在现代大数据处理和分析中，JSON（JavaScript Object Notation）格式的数据变得愈加流行。由于其灵活性和可读性，许多应用程序和服务都采用了 JSON 格式的数据输出。Apache Spark 是处理大数据的重要工具，其提供的 Spark SQL 也允许用户非常方便地读取和处理 JSON 数据。本文将介绍如何使用 Spark S
原创
2024-08-11 04:03:29
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由于需要从返回报文里面解析JSON字符串 并提取内容，学习了下相关API用法需要解析的JSON字符串格式如下所示：{
"took": 13,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
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2024-09-22 23:02:56
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SparkStreaming简单介绍流式数据处理（stream processing）
要处理的数据就像流水一样，源源不断的产生数据，需要实时进行处理
对SparkCore的高级API的封装，将流式的数据切分为小的批次batch（按照时间间隔）的数据，然后使用SparkCore进行处理
返回数据集合类型：DStream集合，List<RDD>
StreamingContext:上下文对
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2023-10-03 12:41:40
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# 使用Spark将多个字段转换为JSON格式
在日常的数据处理任务中，我们常常需要将多个字段的数据转换为JSON格式，以便于数据的传输和存储。本文将带你了解如何使用Apache Spark将多个字段合成一个JSON字符串。我们将分步进行，并提供详细的代码示例和注释，以便初学者能够轻松理解。
## 流程概述
为了完成这个任务，我们可以按照以下几个步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-11 05:21:17
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# Spark 解析为 JSON 的字段
## 引言
在大数据处理的领域，Apache Spark 提供了一种快速、通用的数据处理引擎。使用 Spark，开发人员可以轻松地处理大规模数据集，而在这个过程中，JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，通常被用作数据的存储和传输格式。本文将深入探讨如何在 Spark 中解析 JSON 字段，并提供
原创
2024-10-15 06:18:25
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一、Json后置处理器1、json后置处理器 （1）动态变量名 即对变量名进行传参 （2）一个json
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2023-10-14 22:46:31
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前言很多时候，比如用structure streaming消费kafka数据，默认可能是得到ke入到Kafka...
原创
2023-03-17 20:03:26
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在使用 Spark 3 处理 JSON 数据时，如何轻松地提取特定字段呢？在处理大规模数据时，往往会碰到这样的问题，特别是在快速开发和数据分析的场景中。本篇文章将详细讲述在 Spark 3 中提取 JSON 字段的过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试与预防优化。
### 问题背景
在大数据处理中，JSON 格式的数据被广泛应用。假设你正在处理一个存储了大量用户信息的 JS
【一】简介 (本文部分图片来自网络，侵删)Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用【二】特点【2.1】易整合Spark SQL可以使用SQL或熟悉的DataFrame API在Spark程序中查询结构化数据，可在Java，Scala，Python和R中使用【2.2】统一的数据访问方式DataFrame和
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2023-09-29 22:25:57
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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
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# Spark将个别字段转化为JSON
在数据处理领域中，Spark是一个非常流行的工具，可以处理大规模的数据集。有时候，我们需要将数据集中的个别字段转化为JSON格式，以便更好地存储和处理数据。本文将介绍如何使用Spark来实现这一目标，并附带代码示例。
## Spark简介
Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，可用于大规模数据处理。它提供了高效的数据处理能力，支持多种
原创
2024-06-13 06:59:01
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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()
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2024-01-03 10:02:48
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• 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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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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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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Spark读取JSON的小扩展版本说明：spark 2.3前言前几天在群里摸鱼的时候，碰都一位同学问了一个比较有趣的问题，他提问：Spark如何读取原生JSON？看到这个问题，心里有些疑惑，Spark不是有JSON数据源支持吗，怎么这里还要问如何读取原生JSON，这原生JSON又是什么鬼？经过交流才明白，原来他所说的原生JSON是类似如下这种格式：{
"昌平区东小": [
116.40
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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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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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
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