随着互联网的更进一步发展，信息浏览、搜索以及电子商务、互联网旅游生活产品等将生活中的流通环节在线化，对于实时性的要求进一步提升，而信息的交互和沟通正在从点对点往信息链甚至信息网的方向发展，这样必然带来数据各个维度的交叉关联，数据爆炸也不可避免，因此流式处理应运而生，解决实时框架问题，助力大数据分析。kafka是一个高性能的流式消息队列，适用于大数据场景下的消息传输、消息处理和消息存储，kafka可
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2023-08-04 17:53:37
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# 使用Spark实现from_json的流程
## 1. 简介
在Spark中，from_json函数用于将JSON字符串解析为结构化的数据。它可以将JSON数据转换为指定的结构，并在后续操作中进行查询和转换。本文将介绍如何使用Spark实现from_json函数，并为刚入行的小白提供详细的步骤和代码示例。
## 2. 整体流程
下面是实现"spark from_json"的整体流程，我们将
原创
2023-10-12 05:13:44
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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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# 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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## 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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# 如何实现"spark from_json json array"
## 1. 整体流程
下面是实现"spark from_json json array"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取JSON数据 |
| 2 | 定义Schema |
| 3 | 使用`from_json`函数将JSON字符串转换为结构化数据 |
| 4 | 将转换
原创
2024-05-14 05:21:48
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# 科普文章：深入了解Spark SQL中的from_json函数
## 导言
在大数据处理领域中，Spark SQL是一个非常流行的工具，它提供了强大的查询和分析功能，支持结构化数据的处理。在Spark SQL中，from_json函数是一个非常实用的函数，可以将JSON格式的字符串转换为结构化的数据，方便进一步的数据处理和分析。
本文将深入探讨Spark SQL中的from_json函数
原创
2024-06-26 05:21:20
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前言 Spark能够自动推断出Json数据集的“数据模式”（Schema），并将它加载为一个SchemaRDD实例。这种“自动”的行为是通过下述两种方法实现的： jsonFile：从一个文件目录中加载数据，这个目录中的文件的每一行均为一个JSON字符串（如果JSON字符串“跨行”，则可能导致解析错误）； jsonRDD：从一个已经存在的RDD中加载数据，这个RDD中的
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2023-06-11 15:01:48
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# 从JSON解析报错Spark SQL
在Spark SQL中，我们经常会遇到从JSON解析数据的情况。通常情况下，我们可以通过`from_json`函数来将JSON格式的字符串转换为结构化的数据。然而，有时候我们可能会遇到解析报错的情况，这可能是由于JSON格式不正确或者解析参数设置错误导致的。
## 什么是from_json函数
在Spark SQL中，`from_json`函数用于将
原创
2024-07-12 04:43:57
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JSON数据清洗1、JSON数据仅以两条数据为例1593136280858|{"cm":{"ln":"-55.0","sv":"V2.9.6","os":"8.0.4","g":"C6816QZ0@gmail.com","mid":"489","nw":"3G","l":"es","vc":"4","hw":"640*960","ar":"MX","uid":"489","t":"15931232
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2024-09-14 15:02:26
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Spark SQL 之 Join 原理Join是SQL种的常见操作，在数据分析场景下更离不开Join，但各类数据库的join实现原理不尽相同，本篇文章主要介绍Spark SQL中各类join及其原理SparkSQL总体流程介绍 在阐述Join实现之前，我们首先简单介绍SparkSQL的总体流程，一般地，我们有两种方式使用SparkSQL，一种是直接写sql语句，这个需要有元数据库支持，例如Hive
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2023-08-04 13:22:45
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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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1、在hive中创建以下三个表。
use test; drop table if exists tab_demo_student; CREATE TABLE IF NOT EXISTS tab_demo_student( Sno int, Sname string, Sex string, Sage int, Sdept string) row format delimited fields
前言在本专栏的第一篇文章中有提过，后续内容包括：Spark架构基础与运行原理RDD编程Spark SQLSpark StreamingSpark MLlib⭐️目前为止，关于Spark中的RDD介绍已经告一段落，该部分的三篇文章分别为：
Zain Mei：Spark编程笔记(2)-RDD编程基础zhuanlan.zhihu.com
Zain Mei：Spark编程笔记
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2023-09-09 14:08:55
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JSON数据源Spark SQL可以自动推断JSON文件的元数据，并且加载其数据，创建一个DataFrame。可以使用SQLContext.read.json()方法，针对一个元素类型为String的RDD，或者是一个JSON文件。 但是要注意的是，这里使用的JSON文件与传统意义上的JSON文件是不一样的。每行都必须，也只能包含一个，单独的，自包含的，有效的JSON对象。不能让一个JS
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2023-09-26 08:42:28
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## 从JSON中解析字段内数据的SparkSQL应用
在大数据处理中，经常会遇到需要从JSON格式的数据中提取特定字段的情况。SparkSQL提供了一种方便的方法来解析JSON数据，并提取所需的字段。本文将介绍如何使用SparkSQL的`from_json`函数来解析字段内数据，并通过示例代码来说明具体操作步骤。
### JSON数据格式
首先，让我们了解一下JSON数据的基本结构。JSO
原创
2024-05-03 03:49:36
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本文标题目录简单概括高级用法JSON.parse()JSON.stringify()toJSON方法用 JSON.stringify 来格式化对象几种妙用判断数组是否包含某对象，或者判断对象是否相等。让localStorage/sessionStorage可以存储对象。实现对象深拷贝 简单概括JSON.stringify() 从一个对象中解析出字符串JSON.stringify({"a":"1"
上面两篇大部分介绍的都是理论知识，希望看到前两篇的都读读。读一遍 不容易理解现在这一篇是介绍api操作的。相对来说容易些也是方便我自己记忆。
RDD的两种类型操作有哪两种操作呢？分别是transformation ，action 也是我们上面所说的转换 和行动。 Transformations 使用的是常用的api操作还有很多可能
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2024-01-16 16:17:09
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以{1, 2, 3, 3}的RDD为例：函数名目的示例结果map()将函数应用于 RDD 中的每个元素，将返回值构成新的 RDDrdd.map(x => x + 1){2, 3, 4, 4}flatMap()将函数应用于 RDD 中的每个元素，将返回的迭代器的所有内容构成新的 RDD。通常用来切分单词rdd.flatMap(x => x.to(3)){1, 2, 3, 2, 3, 3,
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2023-08-12 15:24:16
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