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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Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache的孵化器升级为顶级项目。列式存储和行氏存储相比，有哪些优势？ 1、可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量； 2、压缩编码可以降低磁盘存储空间，由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效压缩编码（例如Run Length Encoding和Delta Encod
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2024-04-10 11:00:19
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1. Spark SQL基本概念1.1 了解什么是Spark SQL什么是结构化数据:Spark SQL是Spark多种组件中其中一个, 主要是用于处理大规模的结构化数据一份数据集, 每一行都是有固定的列, 每一列的类型都是一致的, 我们将这种数据集称为结构化的数据例如: MySQL表数据1 张三 202 李四 183 王五 21Spark SQL的特点:1- 融合性: 既可以使用标准SQL语言
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2023-08-22 20:49:53
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JSON数据集 ScalaJavaPythonRSqlSpark SQL在加载JSON数据的时候，可以自动推导其schema并返回DataFrame。用SQLContext.read.json读取一个包含String的RDD或者JSON文件，即可实现这一转换。注意，通常所说的json文件只是包含一些json数据的文件，而不是我们所需要的JSON格式文件。JSON格式文件必须每一行是一个独立、完整
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2024-03-01 19:44:42
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0 ，别忘了引包 ：import spark.implicits._1 ，SparkSQL 介绍 ：SparkSQL 脱离了 Hive 的限制。SparkSQL 支持查询原生的 RDD。 RDD 是 Spark 平台的核心概念，是 Spark 能够高效的处理大数据的各种场景的基础。能够在 Scala 中写 SQL 语句。支持简单的 SQL 语法检查，能够在 Scala 中写 Hive 语句访问 H
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2023-09-29 08:23:56
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sparksql直接用data加下标就可以读data数组中的元素
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2022-01-07 14:51:51
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# 如何在Spark SQL中拆分JSON数据
在现代数据处理中，JSON格式的数据被广泛应用，而Apache Spark提供了强大的工具来解析和处理这些数据。本文将指导新手开发者如何在Spark SQL中拆分JSON数据，使您能够有效地处理和分析您的数据。我们将通过一个清晰的流程和相应的代码示例来完成这一过程。
## 拆分JSON的整体流程
下面是拆分JSON数据的基本步骤：
| 步骤
原创
2024-07-31 07:59:59
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sparksql直接用data加下标就可以读data数组中的元素
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2021-09-16 16:35:41
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# Spark SQL插入JSON数据
## 简介
Spark SQL是Apache Spark提供的用于处理结构化数据的模块，它支持使用SQL或DataFrame API进行数据处理和查询。在Spark SQL中，我们可以通过将JSON数据插入到数据源中来实现数据存储和查询。
本文将介绍如何使用Spark SQL来插入JSON数据，并提供相应的代码示例。
## JSON数据插入
在Sp
原创
2024-04-16 03:11:15
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# 实现Spark SQL JSON函数的步骤
## 前言
在进行大数据分析的过程中，我们经常需要处理和分析JSON格式的数据。Spark SQL提供了一系列的JSON函数，可以方便地对JSON数据进行解析和操作。本文将向你介绍如何使用Spark SQL JSON函数来处理JSON数据。
## 整体流程
下面是使用Spark SQL JSON函数进行JSON数据处理的整体流程，我们将通过以下步
原创
2024-01-23 04:02:23
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一，基本介绍本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数，帮助解决复杂嵌套的json数据格式，比如，map和嵌套结构。Spark2.1在spark 的Structured Streaming也可以使用这些功能函数。下面几个是本文重点要讲的方法。A),get_json_object()B),from_json()C),to_json()D),explode()E),sel
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2023-08-29 08:43:48
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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：
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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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文章目录一、Spark SQL的进化之路二、认识Spark SQL2.1 什么是Spark SQL?2.2 Spark SQL的作用2.3 运行原理2.4 特点2.5 Spark SQL数据抽象三、Spark SQL API3.1 SparkSession3.2 DataSet ( Spark1. 6 + )1、创建 DataSet2、使用case Class 创建 DataSet3、使用Dat
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2023-09-18 21:56:41
84阅读
## 从JSON数据创建Spark SQL表格
### 1. 简介
在Spark中，我们可以从JSON数据创建Spark SQL表格。这允许我们使用Spark SQL的强大功能进行数据分析。在本文中，我将向你展示如何使用Spark将JSON数据加载为Spark SQL表格。
### 2. 流程图
下面是从JSON数据创建Spark SQL表格的流程图：
```mermaid
graph
原创
2023-12-07 07:13:12
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# Spark SQL拆分JSON多行：新手指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们解决实际问题。在本文中，我们将讨论如何在Spark SQL中拆分JSON格式的多行数据。我们将通过一个简单的流程图、表格和代码示例来逐步引导你完成这个过程。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来概述整个拆分过程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
原创
2024-07-21 09:58:42
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# 使用Spark SQL的from_json函数
## 简介
在Spark SQL中，使用from_json函数可以将字符串解析为JSON对象，并从中提取所需字段。本篇文章将介绍如何使用Spark SQL的from_json函数，并提供详细的步骤和示例代码。
## 流程概述
下面是使用Spark SQL的from_json函数的整体流程：
```mermaid
stateDiagram
原创
2023-09-24 16:04:58
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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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# 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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# 如何在 Spark SQL 中解析 JSON 数据
作为一名刚入行的小白，理解如何在 Spark SQL 中解析 JSON 数据是数据处理和分析过程中的重要一环。下面，我们将详细探讨实现这一任务的步骤、代码示例及解释。本文的结构如下：
## 解析 JSON 的流程
在开始之前，首先给出解析 JSON 的步骤表格：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码示例
