Spark的主要贡献在于，它提供了一个强大而且简单的API，能对分布式数据执行复杂的分布式操作。用户能够像为单机写代码一样开发Spark程序，但实际上程序是在集群上执行的。其次，Spark利用集群内存减少了MapReduce对底层分布式文件系统的依赖，从而极大地提升了性能。在分布式环境下，资源分配和分布的内容是由集群管理器来负责的。总的来说，在Spark生态系统中，主要关注三种类型的资源：磁盘存储
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2023-12-08 10:53:33
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# 使用 Spark DataFrame 转换 JSON 存储
Apache Spark 是一个广泛使用的分布式计算框架，它能够有效处理大规模的数据集。在实际开发过程中，常常需要将数据以 JSON 格式进行存储，以便于后续的处理和交换。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Spark DataFrame 将数据转换为 JSON 格式并存储，过程简单易懂。
## Spark DataFrame 简介
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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# 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
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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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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Spark存储分析整体框架存储级别RDD存储调用读数据过程本地读取远程读取写数据过程写入内存写入磁盘 整体框架Spark的存储采取了主从模式，即Master / Slave模式，整个存储模块使用RPC的消息通信方式。其中：Master负责整个应用程序运行期间的数据块元数据的管理和维护Slave一方面负责将本地数据块的状态信息上报给Master，另一方面接受从Master传过来的执行命令。如获取数
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2023-09-19 00:34:17
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Spark是基于内存计算的通用大规模数据处理框架。Spark快的原因：Spark基于内存，尽可能的减少了中间结果写入磁盘和不必要的sort、shuffleSpark对于反复用到的数据进行了缓存Spark对于DAG进行了高度的优化，具体在于Spark划分了不同的stage和使用了延迟计算技术弹性数据分布集RDD：Spark将数据保存分布式内存中，对分布式内存的抽象理解，提供了一个高度受限
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2023-06-14 15:13:37
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Spark介绍Spark简介Apache Spark是一个快速的、多用途的集群计算系统，相对于Hadoop MapReduce将中间结果保存在磁盘中，Spark使用了内存保存中间结果，能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。 Spark只是一个计算框架，不像Hadoop一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统，如果要使用Spark，需要搭载其它的文件系统和成熟的调度系统。spark执行流程 spa
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2023-06-12 19:09:15
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spark优势：Spark 是在借鉴了 MapReduce 之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了 MapReduce 明显的缺陷，（spark 与 hadoop 的差异）具体如下：1、Spark 把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapReduce 中计算结果需要落地，保存到磁盘上，这样势必会影响整体速度，而 Spark 支持 DAG 图的分布式并行计算的编程框架，减少了迭代过
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2023-08-19 20:45:17
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目录1 Spark存储系统概述2 存储系统的基本组成3 Spark RDD 缓存之 MemoryStore4 Spark Shuffle 之 DiskStore5 小结1 Spark存储系统概述Spark 存储系统用于存储 3 个方面的数据，分别是： RDD 缓存 Shuffle 中间文件 广播变量。（1）RDD 缓存指的是将 RDD 以缓存的形式物化到内存或
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2023-10-25 21:35:19
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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存储实现指南
## 概述
在大数据领域，Spark是一个非常强大的分布式计算框架，它能够处理大规模的数据并提供高效的计算结果。Spark存储是将数据存储到Spark集群中的一种方法，它能够实现数据的高效存储和访问。本文将为刚入行的小白介绍Spark存储的实现步骤和相应的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据] --> B[创建
原创
2023-12-08 14:48:25
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文章目录一、概念简介二、 json中常用方法一、JSON对象和JSON字符串的转换1、 JSON字符串转化 JSON对象2、 JSON对象转化 JSON 字符串3、Map转Json4、ListMap转化为json对象5、json数组转化为带有key值的json对象6、获取json对象的key获取属性值，并可以转化为map7.json数组转化为ListMap三、JSON.parseObject 和
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2023-09-22 13:41:06
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目录类比HDFS的存储架构Spark的存储架构存储级别RDD的持久化机制RDD缓存的过程Block淘汰和落盘类比HDFS的存储架构 HDFS集群有两类节点以管理节点-工作节点模式运行，即一个NameNode(管理节点)和多个DataNode(工作节点)。Namenode管理文件系统的命名空间。它维护着文件系统树及整棵树内的所有文件和目录。这些信息以两个文件形式永久保存在本地磁盘上：命名空间镜像文
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2024-06-25 09:15:17
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文章目录JSONJSON的特点JSON的两种数据结构JSON数据转换RESTful拦截器拦截器类的两种定义方式HandlerInterceptor的三个方法拦截器的配置单个拦截器的执行流程多个拦截器的执行流程 JSONJSON（JavaScript Object Notation，JS对象标记）是一种轻量级的数据交换格式。它是基于JavaScript的一个子集，使用了C、C++、C#、Java、
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2024-01-10 15:40:42
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我们在使用spark进行数据相关的操作的时候，经常会用到的是RDD，但是我们也都知道RDD是一个抽象的数据集，并不是真正的数据存储的地方，RDD使我们对数据的操作更方便，其实RDD的出现避免了我们对数据存储底部的接触，可以更方便的编写我们的应用。其实数据的存储都是由spark的存储管理模块实现和管理的。spark存储管理模块的整体架构：从架构上可以将存储架构管理模块分为通信层和存储层两个部分。通信
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2023-06-30 13:18:46
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1、Hadoop中的MR与Spark有什么区别？为什么Spark有优势？MR的大致过程是：Map端从HDFS中读取到文件，并简单的进行数据处理，处理后将结果Spill（溢写）到磁盘；Reduce从磁盘读取Map产生的结果，进行处理后通常还是写回到HDFS上。这样的处理过程会多次的进行磁盘读写，而磁盘读取速度远远低于内存，所以性能有一定的瓶颈。Spark是使用内存对数据进行操作，输入数据、处理中间结
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2023-10-25 11:05:06
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