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：
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val myRDD= sc.parall
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2024-01-31 20:39:47
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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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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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前言目前公司的批开发框架基于spark, 流式处理基于structure streaming和spark sql。目前整体开发流程与大部分流式开发平台想法一致，将数据的ETL操作分割成独立功能的operator，其中采坑的部分与SqlOperator有关。顾名思义，此operator的作用是将流数据映射成动态表，使用sql的方式进行操作。 主要技术框架背景介绍spark ： 2.4.3s
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2024-10-26 19:35:56
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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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## 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
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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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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
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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
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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 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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# 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
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
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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 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
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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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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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