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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• 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，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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spark中saveAsTextFile如何最终生成一个文件一般而言，saveAsTextFile会按照执行task的多少生成多少个文件，比如part-00一直到part-0n，n自然就是task的个数，亦即是最后的stage的分区数。那么有没有办法最后只生成一个文件，而不是成百上千个文件了？答案自然是有办法。 在RDD上调用coalesce(1,true).saveAsTextFile()，意
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2023-12-28 16:15:07
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本章节的主要内容是csv文件的读入（写入直接用pandas即可），tfrecords文件的写入及读取（读入是解析成可以训练的数组形式）csv文件读入list_files = ['a.csv','b.csv','c.csv']
csv_dataset = tf.data.Dataset.list_files(list_files)
csv_dataset = csv_dataset.interlea
文章目录概述1. RDD存储相关概念1.1 RDD分区和数据块的关系1.1.1 问题说明1.1.2 关系说明1.1.3 数据块与分区映射约定方式2. RDD持久化机制2.1 RDD持久化种类3. RDD 缓存过程4. 淘汰和落盘4.1 淘汰4.2 落盘总结致谢 概述介绍存储内存的管理。主要讲解RDD在存储内存中的持久化。 在Spark内存管理之堆内/堆外内存原理详解一文中，我们可以知道，无论是o
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2023-08-12 18:20:22
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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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# Spark 保存CSV
## 引言
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，提供了强大的数据处理和分析能力。其中，保存数据是使用Spark进行数据处理的重要环节之一。本文将重点介绍Spark如何保存CSV格式的数据，并提供相应的代码示例。
## CSV文件格式
CSV（Comma-Separated Values）文件是一种常见的电子数据表格文件格式，以纯文本
原创
2023-10-14 11:51:36
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## Spark保存txt文件的实现流程
### 1. 确定数据源
在保存txt文件之前，首先需要有一个数据源，可以是已经加载到Spark中的数据，也可以是通过其他方式获取到的数据。根据具体情况选择最适合的数据源。
### 2. 创建SparkSession
在保存txt文件之前，需要创建一个SparkSession对象，它是Spark操作的入口点。可以使用下面的代码创建一个SparkSe
原创
2023-11-03 07:30:29
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最近自己用 python开发一些 小东西，需要用json 文件存储些文件属性什么的，但是发现用 json 包里的 json.dump() 方法存json 文件的效果好丑 …… （其实是没仔细看方法） , 于是上网找了一份
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2023-07-31 14:14:04
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背景最近自己搞些小东西，需要用json文件存储些文件属性什么的，但是发现用json包里的json.dump()方法存json文件的效果好丑……（其实是没仔细看方法）, 于是上网找了一份格式化json文件的代码，效果挺不错，用了递归的思想，学习了一波并找到了其中一点小bug。然后，发现其实json.dump()方法其实只需要设置一个参数就达到格式化的效果了……下面介绍一下json.dump()和我修
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2023-08-28 10:02:02
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前言最近在做一个项目，有个需求就是，前端在内存中维护了一个很复杂的json对象，当点击下载按钮时，需要把这个json对象保存到文本中并下载到本地。总结了两种实现方式假如在我们项目中有个json对象如下：var jsonObj = {
name: 'Leon WuV',
age: 23
}方式一当我们点击下载按钮时，调用如下方法function downFli
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2023-07-03 15:58:48
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Knockoutjs可以帮助我们实现复杂的客户端交互，但是在很多的时候我们需要和我们的服务器进行数据交互或者至少将数据序列化到我们的本地存储器。此时我们就可以使用JSON格式数据进行数据的交互和保存了。一、加载和保存数据。Knockoutjs并不强制要求我们使用某个具体的技术来进行数据的读取和保存，我们可以根据自己的需要使用不同的技术，我们经常使用的是JQuery的Ajax方式，比如：getJSO
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2024-06-05 14:45:10
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JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写。这次就简单介绍下python下关于JSON字符串的编解码以及存储目录1、json.dumps() 2、json.loads()3、json.dump()4、json.load()5、pickle.dump()6、pickle.load()python使用JSON函数需要先导入J
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2023-06-13 14:57:18
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本文主要讲解json数据在本地的保存和读取，使用的是unity5之后提供的JsonUtility工具。一、关于json数据的保存在实际开发中，有时候可能涉及到大量数据保存到本地，以便于下次客户端的使用，这时候将数据保存成json文件到本地就比较方便了，具体实现方法如下：文件的创建，下面为便于编辑器和手机端都方便使用，我们将文件保存到StreamingAssets中：//保存json文件路径
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2023-05-30 11:27:27
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在开发中保存数据是一个很重要的操作，在Unity开发中有很多的保方式，最近接触到一种用JSon文件保存的方式。记录下来便于以后回顾使用。 关于数据有两种： （1）初始数据：在开发过程中开发者已经保存好的数据。也就是一些项目的初始数据，这些数据有开发者自己他编写的，这些数据需要应用开始使用直接读取就好了。开发者可以直接创建json文件将一些初始化的数据添加进去就OK了； （2）修改后的引用
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2023-07-03 16:24:54
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const button = document.createElement('a');
button.onclick = () => {
// 要保存的字符串, 需要先将数据转成字符串
const stringData = "文件内J
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2023-07-01 19:14:00
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服务端后台返回到客户端的JSON格式字符串：var str = '[{"uname":"王强","day":"2010/06/17"},{"uname":"王海云","day":"2010/06/11"}]';我们把它转换成JSON对象:varjsonList=eval_r("("+str+")");这时候如果以用断点跟踪查看这个jsonList对象，其实你会发现，他的长度为2，即jsonList
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2024-05-08 23:00:25
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