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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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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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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SparkStreaming读取Kafka 0.10.x的Json数据存储到Hbase数据是JSON格式的字符串,使用隐式转换,转成对象,然后存储Hbasepackage com.xxx.sparkStreaming
import java.util.Date
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoo
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2023-05-26 09:26:19
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一般我们使用SparkStreaming消费kafka数据，获取到数据后解析，使用JDBC的方式写入数据库，如下所示。 以上的方式没什么毛病，但是当我们消费的kafka数据类型比较多样的时候，我们需要对每一类的kafka数据都要解析一遍，才能使用jdbc写入数据库。而我们如果使用sparkSQL的话，则会简单很多，于是想到了以下这种方式，同时使用了SparkStreaming和SparkSQL，S
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2023-06-12 15:07:21
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读json格式的数据和文件import spark.implicits._ // spark的一个隐式转换
val spark = SparkSession
.builder()
.master("local")
.appName("JsonFileTest")
.getOrCreate()
/ /读取json文件数据
v
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2024-02-28 10:14:12
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JSON是一种使用较广的半结构化数据格式。读取JSON数据的最简单的方式是将数据作为文本文件读取，然后使用JSON解析器来对RDD中的值进行映射操作。类似地，也可以使用我们喜欢的JSON序列化库来将数据转为字符串，然后将其写出去。在Java和Scala中也可以使用一个自定义Hadoop格式来操作JSON数据。读取JSON将数据作为文本文件读取，然后对JSON数据进行解析，这样的方法可以在所有支持的
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2023-09-18 21:59:19
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一、Transform Transform允许DStream上执行任意的RDD-to-RDD函数。即使这些函数并没有在DStream的API中暴露出来，通过该函数可以方便的扩展Spark API。该函数每一批次调度一次。其实也就是对DStream中的RDD应用转换。文字展示：package com.lzl.bigdata.spark.streaming
import org.apache.spa
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2023-12-09 12:38:58
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# Spark生成嵌套JSON的实现方法
## 引言
在Spark中，生成嵌套JSON是一项常见的任务。嵌套JSON可以使数据更加结构化和易于理解。本文将指导你如何通过Spark来生成嵌套JSON。
## 流程概述
下面是生成嵌套JSON的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(读取数据)
C(转换数据)
D(生成嵌套JSO
原创
2023-11-05 04:48:32
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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可以读取很多种数据格式，spark.read.按tab键表示显示：scala>spark.read.
csv format jdbc json load option options orc parquet schema table text textFile2) spark.read.format("json")方式读取json文件scala>
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2023-06-11 09:46:14
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# Spark JSON 转换
## 简介
在大数据处理中，JSON（JavaScript Object Notation）是一种常见的数据格式。Spark是一个强大的分布式计算框架，可以处理大规模数据，并且具有良好的JSON数据处理能力。
本文将介绍如何使用Spark进行JSON数据转换。我们将以一个示例为基础，通过代码示例和解释来详细说明这个过程。
## 示例
假设我们有一个包含学生
原创
2023-12-26 07:29:14
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# 如何使用Spark读取JSON文件
## 一、流程概述
在使用Spark读取JSON文件时，通常需要经过以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取JSON文件 |
| 3 | 处理数据 |
| 4 | 显示数据 |
## 二、具体步骤及代码示例
### 步骤一：创建SparkSession
首先
原创
2024-03-04 06:53:43
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# Apache Spark 中打印 JSON 数据的操作
在大数据处理的领域，Apache Spark 是一个广泛使用的框架，它提供了高效的计算能力和灵活的数据处理方式。处理 JSON 数据是 Spark 常见的一种操作，特别是在处理半结构化数据时。本文将介绍如何在 Spark 中打印 JSON 数据，并提供相应的代码示例。
## 什么是 JSON？
JSON（JavaScript Obj
# 解析 JSON 数据使用 Spark
## 简介
Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，它提供了强大的分布式计算能力和丰富的数据处理工具。在 Spark 中，我们可以使用各种方式读取和处理数据，其中包括解析 JSON 格式的数据。
JSON（JavaScript Object Notation）是一种常用的数据交换格式，它以简洁和易读的方式表示结构化数据。在大数据处理中，
原创
2023-10-24 16:00:54
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# 使用Spark生成JSON文件的简单指南
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持多种数据处理任务。在大数据生态中，JSON（JavaScript Object Notation）是一种广泛使用的数据格式，适合于结构化和半结构化数据的表示。本文将介绍如何使用Spark生成JSON文件，并提供相应的代码示例。
## 环境准备
在开始之前，你需要确保已经安装了Apach
在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，写入 JSON 格式的数据是一项常见的任务。在这篇文章中，我们将探讨如何有效地解决“Spark 写 JSON”问题，我们将通过版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展的结构来呈现。
## 版本对比
在使用 Spark 写 JSON 的过程中，不同版本在性能和特性方面会有较大差异。这里我们来分析下 Spark 2.x 和
