def output_mapper(line):
""" 输入文件是gbk编码，
使用spark的GBKFileInputFormat读取后自动转为utf-8编码.
Keys are the position in the file,
and values are the line of text,
and will be c
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2023-07-04 14:29:00
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# Spark输出JSON文件的实现
## 简介
在使用Spark进行数据处理时，输出结果是非常重要的一环。本文将教你如何使用Spark将处理结果输出为JSON文件。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据] --> B[数据处理]
B --> C[输出JSON文件]
```
## 步骤详解
1. 加载数据：首先，你需要使用Spark的API加
原创
2023-12-31 07:25:50
123阅读
聚类k-means算法k-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据它们的属性分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。 k-means算法的基本过程如下所示：任意选择k个初始中心计算X中的每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；重新计算每个中心对象的值计算标准测度函数，当满足一定条件，如函数收
# 如何在Spark中输出JSON文件
作为一名刚入行的开发者，你将会接触到许多数据处理的任务。其中，使用 Apache Spark 输出 JSON 文件是一个常见且重要的需求。本文将详细介绍如何在 Spark 中实现这一功能，让我们一步一步来了解整个流程。
## 流程概述
下面的表格展示了实现 Spark 输出 JSON 的主要步骤：
| 步骤 | 描述
代码如下：public static void mySaveAsFile(){
SparkConf conf=new SparkConf()
.setAppName("mySaveAsFile")
.setMaster("local");
JavaSparkContext sc=new JavaSparkContext(con
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2023-11-23 20:48:42
37阅读
# Spark输出到一个JSON文件的实现流程
## 1. 介绍
在Spark开发中，将数据输出到JSON文件是一项常见的任务。本文将介绍如何使用Spark将数据输出到JSON文件，并给出详细的代码示例和流程说明。
## 2. 实现步骤
下面是将数据输出到JSON文件的实现步骤，我们可以使用表格来展示这些步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2024-01-05 04:10:39
159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
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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
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()
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2024-01-03 10:02:48
32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}
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2023-05-26 09:23:47
189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
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2023-08-30 07:39:08
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# Spark输出：让数据处理更高效
Apache Spark是一个强大的分布式数据处理框架，被广泛应用于大数据分析和处理任务。它通过将数据分散到多个节点上进行并行计算，从而显著提高了数据处理的效率。在Spark中，输出操作是将处理结果写入外部存储系统或生成报表的关键环节。本文将介绍Spark的输出方式及相关代码示例，同时使用Mermaid图表语言展示旅行图和序列图，以加深对Spark输出的理解
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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spring mvc:输出xml/输出json 用到的注解@ResponseBody @ResponseBody用来输出json/xml等格式数据（非html） controller输出用到的类 org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody
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2018-05-16 17:08:00
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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
162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
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2024-02-28 10:14:12
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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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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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spark-hdfs-自定义OutputFormat一、context二、operation1. 继承FileOutputFormat 一、context主要就是2个实现类TextOutputFormat和SequenceOutputFormat spark的rdd的saveAsTextFile()方法底层默认调的其实也是TextOutputFormat，这有2个问题： 1是无法指定文件名（这个
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2023-10-11 15:56:32
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用户提交 MapReduce 作业后，JobClient 会调用 InputFormat 的 getSplit方法 生成
InputSplit 的信息。
一个 MapReduce 任务可以有多个 Split，其用于分割用户的数据源，根据用户设定的切割大小把数据源切割成 InputSplit元数据和 In
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2024-06-20 12:20:50
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