前言推荐翻阅 SparkSQL函数手册 第一次接触SparkSQL时，就是通过SparkSQL函数手册学习，函数手册非常的好，但是知识缺乏限制自己的想象力，没有这个概念就很难去找相应的函数，例如单条数据的某个字段存储的是数组对象，将其展开，由一条变成多条，直接用滑窗函数即可。 在后续的文章中，会通过一个个的案例，实际的业务需求，将函数慢慢普及to_json()SELECT to_json(name
RDD方法又称为RDD算子RDD转换算子RDD 根据数据处理方式的不同将算子整体上分为Value 类型、双 Value 类型和Key-Value类型。一、单Value类型（一个数据源）1. map函数函数签名：def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]函数说明：将处理的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换。示例：p
转载
2024-02-02 19:37:14
26阅读
SparkStreaming 解析Kafka JSON格式数据版本说明：Spark 2.3.0Kafka 2.11-2.0.0前言在项目中，SparkStreaming整合Kafka时，通常Kafka发送的数据是以JSON字符串形式发送的，这里总结了五种SparkStreaming解析Kafka中JSON格式数据并转为DataFrame进行数据分析的方法。需求：将如下JSON格式的数据转成如下所示
转载
2023-06-12 13:35:39
1117阅读
1、map2、mapPartitions 3、mapPartitionsWithIndex4、flatMap5、glom6、groupBy 7、filter8、sample9、distinct10、coalesce11、repartition12、sortBy
转载
2023-10-14 00:48:22
109阅读
Spark SQL读取Oracle的number类型的数据时精度丢失问题在程序开发中,使用到了sparkSQL读取Oracle数据库,发现当sparkSQL读取Oracle的number类型字段时,数据的小数经度会出现了丢失的情况。 更为奇怪的是,现有三张Oracle表的字段类型都为number类型,第二种表的数据小数部分出现了丢失,另外两张表则没有问题。三张表的只是在小数位数上存在区别:第一张表
转载
2023-10-27 19:11:26
53阅读
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
转载
2023-08-30 07:39:08
98阅读
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}
转载
2023-05-26 09:23:47
189阅读
• 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。
转载
2023-07-04 19:30:14
265阅读
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()
转载
2024-01-03 10:02:48
32阅读
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
转载
2023-06-16 18:21:53
121阅读
文章目录一、Value类型1.1 map1.2 mapPartitions1.3 mapPartitionsWithIndex1.4 flatMap1.5 glom1.6 groupBy1.7 filter1.8 sample1.9 distinct1.10 coalesce1.11 repartition1.12 sortBy二、双Value类型2.1 intersection2.2 unio
转载
2023-10-20 14:35:57
47阅读
主要是分为三个类型：Value 类型、双 Value 类型和 Key-Value 类型。1.Value类型1.1map 传递一个对象，返回一个对象源码中给的解释机翻如下：通过对这个RDD的所有元素应用一个函数，返回一个新的RDD。说人话就是：将处理的数据逐条进行映射转换，可以是类型的转换，也可以是值的转换。值的转换，即里面每个数据*2val mapRDD: RDD[Int] = rdd.
转载
2023-10-13 20:41:21
95阅读
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
转载
2023-06-08 00:52:58
625阅读
Spark读取JSON的小扩展版本说明：spark 2.3前言前几天在群里摸鱼的时候，碰都一位同学问了一个比较有趣的问题，他提问：Spark如何读取原生JSON？看到这个问题，心里有些疑惑，Spark不是有JSON数据源支持吗，怎么这里还要问如何读取原生JSON，这原生JSON又是什么鬼？经过交流才明白，原来他所说的原生JSON是类似如下这种格式：{
"昌平区东小": [
116.40
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
转载
2023-09-18 21:59:19
192阅读
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
转载
2024-02-28 10:14:12
139阅读
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
转载
2023-06-12 15:07:21
157阅读
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
转载
2023-05-26 09:26:19
162阅读
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
转载
2023-12-09 12:38:58
31阅读
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展Hadoop刚开始出来的时候，使用的是hadoop自带的分布式计算系统MapReduce，但是MapReduce的使用难度较大，所以就开发了Hive，Hive编程用的是类SQL的HQL的语句，这样编程的难度就大大的降低了，Hive的运行原理就是将HQL语句经过语法解析、逻辑计划、物理计划转化成MapReduce程序执行。当Sp
转载
2024-06-21 16:12:14
26阅读
