import scala.util.parsing.json.JSON._ import scala.io.Source object ScalaJsonParse { def main(args...Unit = { var tt = Map.empty[String, Any] val tree = parseFull(Source.fromFile("/data/result.json
读取json文件创建DataFrame // 读取 json 文件 scala> val df = spark.read.json("file:///opt/module/spark/examples/...读取json文件创建DataFrame // 读取 json 文件 scala> val df = spark.read.json("file:///opt/module/spark/examples/...可以在 Scala, Java, Python 和 R 中使用 DSL 使用 DSL 语法风格不必去创建临时视图了. 1.....使用样例把 RDD 转换成DataFrame scala> val rdd2 = rdd1.map(line => { val paras = line.split(", "); People(paras...从 DataFrame到RDD 直接调用DataFrame的rdd方法就完成了从转换. scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/
注意：使用 RDD 读取 JSON 文件处理很复杂，同时 SparkSQL 集成了很好的处理 JSON 文件的方式，所以实际应用中多是采用SparkSQL处理JSON文件。...// 读取 json 数据的文件, 每行是一个 json 对象 scala> val rdd1 = sc.textFile("/opt/module/spark/examples/src/main/resources...scala.util.parsing.json.JSON import scala.util.parsing.json.JSON // 使用 map 来解析 Json, 需要传入 JSON.parseFull...scala> val rdd2 = rdd1.map(JSON.parseFull) rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Option[Any]] = MapPartitionsRDD...如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD
注意：使用RDD读取JSON文件处理很复杂，同时SparkSQL集成了很好的处理JSON文件的方式，所以应用中多是采用SparkSQL处理JSON文件。...1）导入解析json所需的包 scala> import scala.util.parsing.json.JSON 2）上传json文件到HDFS [atguigu@hadoop102 spark]$.../examples/src/main/resources/people.json / 3）读取文件 scala> val json = sc.textFile("/people.json") json:...json数据 scala> val result = json.map(JSON.parseFull) result: org.apache.spark.rdd.RDD[Option[Any]] =...2.如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD
| textFile("/user/word.txt") # 读取文件 lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /user/word.txt MapPartitionsRDD...| textFile("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json") jsonStr: org.apache.spark.rdd.RDD...":"Justin", "age":19} 解析 json 文件 scala.util.parsing.json.JSON JSON.parseFull(jsonString : String) 返回...org.apache.spark.SparkConf import scala.util.parsing.json.JSON object JSONRead{ def main(args...sbt 编译打包为 jar，spark-submit --class "JSONRead" （有待实践操作） 参考： 使用Intellij Idea编写Spark应用程序（Scala
[String] = [value: string] scala> scala> dataframe.rdd res0: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row...] scala> dataframe.as[String] res3: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string] 读取Json数据...06-[了解]-外部数据源之案例演示及应用场景 scala> val peopleDF = spark.read.json("/datas/resources/people.json") peopleDF...json，加载数据，自动生成Schema信息 spark.read.json("") 方式二：以文本文件方式加载，然后使用函数（get_json_object）提取JSON中字段值 val dataset...读取JSON格式数据，自动解析，生成Schema信息 val empDF: DataFrame = spark.read.json("datas/resources/employees.json")
orc parquet schema table text textFile 读取json文件创建DataFrame scala> val df = spark.read.json...rdd即可 创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark/examples/src/main/resources/people.json...在使用一些特殊的操作时，一定要加上import spark.implicits._不然toDF、toDS无法使用。 RDD、DataFrame、DataSet ?...._ //3.读取文件创建DF val df: DataFrame = spark.read.json("/Users/liujinjie/Downloads/Spark1015/SparkSQL...._ //3.读取文件创建DF val df: DataFrame = spark.read.json("/Users/liujinjie/Downloads/Spark1015/SparkSQL
上同样是可以使用的。...schema table text textFile (2)读取json文件创建DataFrame 注意:spark.read.load默认获取parquet格式文件 scala> val...如果想应用范围内仍有效，可以使用全局表。注意使用全局表时需要全路径访问,如：global_temp：people。...DSL 风格语法 (次要) 1）创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/input/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...1） 创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/input/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame
demo1：使用Scala读取HDFS的数据： /** * * Spark读取来自HDFS的数据 */ def readDataFromHDFS(): Unit ={...demo2：使用Scala 在客户端造数据，测试Spark Sql： ?...Spark SQL 映射实体类的方式读取HDFS方式和字段，注意在Scala的Objcet最上面有个case 类定义，一定要放在 这里，不然会出问题： ?...demo3：使用Scala 远程读取HDFS文件，并映射成Spark表，以Spark Sql方式，读取top10： ?...val jarPaths="target/scala-2.11/spark-hello_2.11-1.0.jar" /**Spark SQL映射的到实体类的方式**/ def mapSQL2()
如果不想出现错误，可以使用overwrite(覆盖) scala> df.write.format("json").mode("overwrite").save("./0804json") 7. append...其实, 我们也可以直接在文件上进行查询 scala> spark.sql("select * from json....API读取数据 2.1 加载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]. ...Parquet 格式经常在 Hadoop 生态圈中被使用，它也支持 Spark SQL 的全部数据类型。Spark SQL 提供了直接读取和存储 Parquet 格式文件的方法 1....注意: Parquet格式的文件是 Spark 默认格式的数据源.所以, 当使用通用的方式时可以直接保存和读取.而不需要使用format spark.sql.sources.default 这个配置可以修改默认数据源
mod=viewthread&tid=23489 写了关于spark sql如何读取数据源，下面说下spark sql的各种操作。...如果你想一个spark sql程序，那么你会想，你到底该使用哪个包，如何嵌入sql语句，如何创建表，如何显示表内容，如何指定表显示字段。下面解决了我们这些问题。..._是我们在读取数据源没有用到的。 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...} 上面跟spark读取数据源是一样的，不在重复，想了解可查看 spark2 sql读取数据源编程学习样例1：程序入口、功能等知识详解 http://www.aboutyun.com/forum.php...spark.read.json(path) 这里其实为DataFrame，但是通过 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
如果 JSON 文件中每一行就是一个 JSON 记录，那么可以通过将 JSON 文件当做文本文件来读取，然后利用相关的 JSON 库对每一条数据进行 JSON 解析。...示例代码： scala> import org.json4s._ 需要导入一些 jar 包支持，或者在打开 spark shell 的时候在 --jars 中导入 import org.json4s...JSON 数据的输出主要是通过在输出之前将由结构化数据组成的 RDD 转为字符串 RDD，然后使用 Spark 的文本文件 API 写出去。...4.3 CSV 文件输入输出 读取 CSV/TSV 数据和读取 JSON 数据相似，都需要先把文件当作普通文本文件来读取数据，然后通过将每一行进行解析实现对 CSV 的读取。 ...如果用 Spark 从 Hadoop 中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候，上网查找一个使用 map-reduce 的时候是怎么读取这种这种数据的，然后再将对应的读取方式改写成上面的 hadoopRDD
都使用了 catalyst 进行 SQL 的优化。可以使得不太会使用 RDD 的工程师写出相对高效的代码。 7、RDD 和 DataFrame 和 DataSet 之间可以进行数据转换。...2、你可以通过 Spark 提供的方法读取 JSON 文件，将 JSON 文件转换成 DataFrame。...小细节： show() --> 表格 collect() --> RDD 打印 ========== IDEA 创建 Spark SQL 程序 ========== 1、Spark SQL 读取... spark.implicits._ // 通过 spark.read 操作读取 JSON 数据 val df = spark.read.json("examples/src/main...示例代码如下： scala> val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame
学习感悟 (1)学习一定要敲，感觉很简单，但是也要敲一敲，不要眼高手低 (2)一定要懂函数式编程，一定，一定 (3)shell中的方法在scala写的项目中也会有对应的方法 (4)sc和spark是程序的入口...V)的 RDD 上调用，返回一个 (K,V)的 RDD，使用指定的 reduce 函数， 将相同 key 的值聚合到一起，reduce 任务 的个数可以通过第二个可选的参数来设置 groupByKey：.../bin/spark-shell 读取数据，创建DataFrame 我的hdfs上/cbeann/person.json { "name": "王小二", "age": 15} { "name"...personDF= spark.read.format("json").load("hdfs://Master:9000/cbeann/person.json") 等价于 val personDF1...= spark.read.json("hdfs://Master:9000/cbeann/person.json") 相同的用法还有parquet,csv,text,jdbc personDF1.write.format
Spark2.x学习笔记：14、 Spark SQL程序设计 14.1 RDD的局限性 RDD仅表示数据集，RDD没有元数据，也就是说没有字段语义定义。...RDD需要用户自己优化程序，对程序员要求较高。 从不同数据源读取数据相对困难。 合并多个数据源中的数据也较困难。...[5] at map at :29 （5）通过RDD.toDF将RDD转换为DataFrame scala> val userDF=userRDD.toDF userDF: org.apache.spark.sql.DataFrame...saveAsTable text scala> （10）将DataFrame数据以JSON格式写入HDFS scala> userDF.write.json("/tmp/json...schema table text textFile scala> （14）将JSON文件转化为DataFrame scala> val df=spark.read.json("/tmp
DataFrame除了具有RDD的特性以外，还提供了更加丰富的算子，并且还提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化。 ...在Spark SQL中也可以使用样本类来创建DataFrame的表结构。（1）定义员工表的结构Schema。...scala> df.show二、使用StructType定义DataFrame表结构 Spark 提供了StructType用于定义结构化的数据类型，类似于关系型数据库中的表结构。...（1）导入需要的类型.scala> import org.apache.spark.sql.types._ scala> import org.apache.spark.sql.Row（2）定义表结构。...scala> val people = spark.read.json("file:///root/people.json")（3）执行一个简单的查询，如下图所示。scala> people.show
SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。 能够在Scala中写SQL语句。...支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据，并将结果取回作为RDD使用。 ...DataFrame是一个一个Row类型的RDD，df.rdd()/df.javaRdd()。 可以两种方式读取json格式的文件。 df.show()默认显示前20行数据。...格式的RDD创建DataFrame（重要） 1) 通过反射的方式将非json格式的RDD转换成DataFrame（不建议使用） 自定义类要可序列化 自定义类的访问级别是Public RDD转成DataFrame...1) 动态创建Schema将非json格式的RDD转换成DataFrame（建议使用） java： SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("
问题导读 1.RDD转换为DataFrame需要导入哪个包？ 2.Json格式的Dataset如何转换为DateFrame? 3.如何实现通过jdbc读取和保存数据到数据源？...import spark.implicits._ Scala中与其它语言的区别是在对象，函数中可以导入包。这个包的作用是转换RDD为DataFrame。 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...val peopleDF = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") 上面自然是读取json文件。...val otherPeople = spark.read.json(otherPeopleDataset) 这行代码，是读取上面创建的dataset，然后创建DataFrame。...那么如何从jdbc读取数据，是通过下面各个option [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
RDD.toDF(“列名”) scala> val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6)) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int]...scala> sc.parallelize(List( (1,"beijing"),(2,"shanghai") ) ) res3: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String...org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[18] at reduceByKey at :21 scala> rdd.toDF...2| | scla| 1| | data| 1| +------+-----+ 2.读取json文件 文件代码： {"id":1, "name":"leo", "age":18}...scala>val sqc=new SQLContext(sc) scala> val tb4=sqc.read.json("/home/software/people.json") scala> tb4
[0] at parallelize at :21scala> rdd.toDF("id")res0: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int...scala> sc.parallelize(List( (1,"beijing"),(2,"shanghai") ) )res3: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String...scala> val rdd = sc.textFile("/root/words.txt").map( x => (x,1) ).reduceByKey( (x,y) => x+y )rdd: org.apache.spark.rdd.RDD...-----+-----+ 2.读取json文件 文件代码： {"id":1, "name":"leo", "age":18}{"id":2, "name":"jack", "age":19}{"id"...sc)scala> val tb4=sqc.read.json("/home/software/people.json")scala> tb4.show ?
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