一、背景介绍 之前有个碰到一个学员问阿笨老师，说他现在工作内容是对外对接第三方API接口，但是文档中有大量的接口是一大堆复杂的JSON格式的字符串（比如：有单个对象，有数组对象，还有多层嵌套对象等等，...他说不会解析为C#对象，问能不能帮助一下他，教他一下以后如何碰到这类复杂的JSON格式都会进行解析。...二、提出问题 一般API接口都会有一个自己定义的标准的响应的数据格式，比如这位同学对接的API接口数据格式说明（如下图），从图中我们可以看到code节点和message节点是固定响应头，唯一变化的是data.../json2csharp 使用方式很简单，复制JSON格式字符串，直接点击生成C#实体对象类。...示例一:简单格式的JSO你字符串： 示例二:稍微复杂一点的字符串 示例三:Dictionary 转JSON字符串 示例四：数组[] 转JSON字符串 示例五：集合转
文章大纲 创建dataframe 官方的方法 自定义格式 创建dataframe import org.apache.spark.sql.types._ val schema = StructType...nullable = true), StructField("date_column", DateType, nullable = true) )) val rdd = spark.sparkContext.parallelize...("2010-02-01")), Row(null, "Second Value", java.sql.Date.valueOf("2010-02-01")) )) 官方的方法...df_fill.toJSON.collectAsList.toString 自定义格式 package utils import org.apache.spark.sql.DataFrame object...MyDataInsightUtil { def dataFrame2Json(data:DataFrame,num:Int=10)={ val dftopN = data.limit(num
3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串，所以可以使用pandas_udf装饰器。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...将一个给定的Spark数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...作为最后一步，使用 complex_dtypes_from_json 将转换后的 Spark 数据帧的 JSON 字符串转换回复杂数据类型。
这个时候的整体效率还是会比scala低一些。 写了这么多废话，下面就让我们实际一点，看看究竟pyspark当中的DataFrame要如何使用吧。...创建DataFrame 和RDD一样，DataFrame的创建方法有很多，我们可以基于内存当中的数据进行创建，也可以从本地文件或者是HDFS等其他云存储系统当中进行读取。...但怎么读取不重要，使用方法才是关键，为了方便演示，我们先来看看如何从内存当中创建DataFrame。 前文当中曾经说过，DataFrame当中的数据以表结构的形式存储。...也就是说我们读入的一般都是结构化的数据，我们经常使用的结构化的存储结构就是json，所以我们先来看看如何从json字符串当中创建DataFrame。 首先，我们创建一个json类型的RDD。...我们也collect一下原本的RDD作为一下对比： ? 这下一对比我们就发现了，json格式的字符串果然可以被解析，并且RDD被转化成了表格格式的DataFrame。
SQL Spark SQL 的功能之一是执行 SQL 查询.Spark SQL 也能够被用于从已存在的 Hive 环境中读取数据.更多关于如何配置这个特性的信息, 请参考 Hive 表 这部分....创建 DataFrames Scala Java Python R 在一个 SparkSession中, 应用程序可以从一个 已经存在的 RDD, 从hive表, 或者从 Spark数据源中创建一个...指定 Hive 表的存储格式 创建 Hive 表时，需要定义如何 从/向 文件系统 read/write 数据，即 “输入格式” 和 “输出格式”。...JDBC 连接其它数据库 Spark SQL 还包括可以使用 JDBC 从其他数据库读取数据的数据源。此功能应优于使用 JdbcRDD。...他们描述如何从多个 worker 并行读取数据时将表给分区。partitionColumn 必须是有问题的表中的数字列。
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？...Ohio"}}""" :: Nil) 这里创建一个json格式的dataset [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...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 ?...我们来看官网 它是 JDBC database 连接的一个参数，是一个字符串tag/value的列表。于是有了下面内容 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
通过Spark SQL，可以针对不同格式的数据执行ETL操作（如JSON，Parquet，数据库）然后完成特定的查询操作。...在这一文章系列的第二篇中，我们将讨论Spark SQL库，如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSON数据集或Hive表中的数据执行SQL查询。...数据源（Data Sources）：随着数据源API的增加，Spark SQL可以便捷地处理以多种不同格式存储的结构化数据，如Parquet，JSON以及Apache Avro库。...可以通过如下数据源创建DataFrame： 已有的RDD 结构化数据文件 JSON数据集 Hive表 外部数据库 Spark SQL和DataFrame API已经在下述几种程序设计语言中实现： Scala...可以在用HiveQL解析器编写查询语句以及从Hive表中读取数据时使用。 在Spark程序中使用HiveContext无需既有的Hive环境。
从Spark数据源进行创建 查看Spark数据源进行创建的文件格式 scala> spark.read. csv format jdbc json load option options...Case类可以包含诸如Seqs或者Array等复杂的结构。...|Michael| | 30| Andy| | 19| Justin| +----+-------+ 注册UDF，功能为在数据前添加字符串 scala> spark.udf.register(...默认数据源Parquet Parquet是一种流行的列式存储格式，可以高效的存储具有嵌套字段的记录，Parquet格式经常在Hadoop生态圈使用，它也支持SparkSQL的全部数据类型，SparkSQL...SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。
这些是用于处理结构化数据（例如数据库表，JSON文件）的高级API，这些 API 可让 Spark 自动优化存储和计算。...表格表示使用 Spark 的内部 Tungsten 二进制格式存储，允许对序列化数据进行操作并提高内存利用率。...这个新的 Datasets API 的另一个好处是减少了内存使用量。由于 Spark 了解 Datasets 中数据的结构，因此可以在缓存 Datasets 时在内存中创建更优化的布局。...在下面的例子中，我们对比使用 Datasets 和 RDD 来在内存中缓存几百万个字符串。在这两种情况下，缓存数据都可以显着提高后续查询的性能。...无缝支持半结构化数据 Encoder 的功能不仅仅在性能方面。它们还可以作为半结构化格式（例如JSON）和类型安全语言（如Java和Scala）之间的桥梁。
这些功能中包括附加的特性，可以编写查询，使用更完全的HiveQL解析器，访问Hive UDFs，能够从Hive表中读取数据。...它概念上相当于关系型数据库中的表，或者R/Python中的数据帧，但是具有更丰富的优化。...步骤： 1.从原有的RDD中创建包含行的RDD。...，指定如何处理已经存在的数据。...• jsonRDD - 从一个已经存在的RDD中加载数据，每一个RDD的元素是一个包含一个JSON对象的字符串。
2.2 创建DataFrames（Creating DataFrames） 使用SQLContext，spark应用程序（Application）可以通过RDD、Hive表、JSON格式数据等数据源创建...，编程创建DataFrame分为三步： 从原来的RDD创建一个Row格式的RDD 创建与RDD中Rows结构匹配的StructType，通过该StructType创建表示RDD的Schema 通过SQLContext...数据源格式需要指定全名（例如：org.apache.spark.sql.parquet），如果数据源格式为内置格式，则只需要指定简称（json,parquet,jdbc）。...3.3 JSON数据集 Spark SQL能自动解析JSON数据集的Schema，读取JSON数据集为DataFrame格式。读取JSON数据集方法为SQLContext.read().json()。...不同语言访问或创建数据类型方法不一样： Scala 代码中添加 import org.apache.spark.sql.types._，再进行数据类型访问或创建操作。 ?
Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。使用编码方式来执行 SQL 将会返回一个 Dataset/DataFrame。...Dataset 可以从 JVM 对象(s)创建而来并且可以使用各种 transform 操作（比如 map，flatMap，filter 等）。..._ Spark 2.0中的 SparkSession对于 Hive 的各个特性提供了内置支持，包括使用 HiveQL 编写查询语句，使用 Hive UDFs 以及从 Hive 表中读取数据。...创建 DataFrames 使用 SparkSession，可以从已经在的 RDD、Hive 表以及 Spark 支持的数据格式创建。...由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码进一步节省存储空间 只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能 Spark SQL 支持读写 Parquet 格式数据。
如何使用Spark SQL轻松使用它们 如何为用例选择正确的最终格式 2.1 数据源与格式 [blog-illustration-01.png] 结构化数据 结构化数据源可提供有效的存储和性能。...2.2 Spark SQL转数据格式 Spark SQL支持以Parquet，ORC，JSON，CSV和文本格式读取和写入数据，并且Spark包中还存在大量其他连接器，还可以使用JDBC DataSource...例如，如果我们想要准确地获取某些其他系统或查询中断的位置，则可以利用此选项 3.2 Structured Streaming 对Kafka支持 从Kafka中读取数据，并将二进制流数据转为字符串： #...[nest-kafka.png] 此例子使用一个Nest摄像头，收集的数据通过Kafka发送至Spark做相应计算，下面是Nest发送的JSON数据格式： "devices": { "cameras...： 使用类似Parquet这样的柱状格式创建所有事件的高效且可查询的历史存档 执行低延迟事件时间聚合，并将结果推送回Kafka以供其他消费者使用 对Kafka中主题中存储的批量数据执行汇报 3.3.1
不过不要觉得这个是一件大好事，实际上scala的应用还是有些复杂的，坑埋在了其他地方……不过这里我们不详谈。 当然了，之后的所有代码我们都会使用Scala来书写。...printSchema则是展示数据的范式。读取json自然使用的就是spark.read.json方法，这里的spark就是我们之前创建的SparkSession对象。...Remark 7: Any是Scala中的一种格式，类似Java中的Object，是所有数据格式的父类。因此能够直接使用的方法非常少。 因此如果要得到对应的正确的格式并填入，只能这么“曲线救国”了。...Note 4: Row是一个Spark的数据格式，表示一行数据，它实现了一些可以直接将数据转为不同格式的方法。 所以对代码，我们可以这么改一下。...Spark使用UDF处理异常值 异常值（outlier）也是数据处理中非常常见到的情况，我们需要把它处理掉。那么这个时候，如何处理这些异常值呢？一种是丢弃，一种是截断。
2、外部数据源 如何加载和保存数据，编程模块 保存数据时，保存模式 内部支持外部数据源 自定义外部数据源，实现HBase，直接使用，简易版本 集成Hive，从Hive表读取数据分析，也可以将数据保存到...针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解： Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame， 最终使用Dataset...方法读取文本数据时，一行一行的加载数据，每行数据使用UTF-8编码的字符串，列名称为【value】。...] = spark.read.textFile("datas/resources/employees.json") // 对JSON格式字符串，SparkSQL提供函数：get_json_object...() } } 14-[了解]-分布式SQL引擎之spark-sql交互式命令行 回顾一下，如何使用Hive进行数据分析的，提供哪些方式交互分析？？？
】，最终报表Report结果存储MySQL数据库； 二 项目代码 1.模拟交易数据 编写程序，实时产生交易订单数据，使用Json4J类库转换数据为JSON字符，发送Kafka Topic中，代码如下...import scala.util.Random /** * 模拟生产订单数据，发送到Kafka Topic中 * Topic中每条数据Message类型为String，以JSON格式数据发送...* 数据转换： * 将Order类实例对象转换为JSON格式字符串数据（可以使用json4s类库） */ object MockOrderProducer { def...格式数据 val orderJson = new Json(org.json4s.DefaultFormats).write(orderRecord)...在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集，数据计算，数据校验，最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。
从文件中读取数据是创建 RDD 的一种方式. 把数据保存的文件中的操作是一种 Action. ...Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。 ...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。...scala.util.parsing.json.JSON import scala.util.parsing.json.JSON // 使用 map 来解析 Json, 需要传入 JSON.parseFull...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
本篇博客，博主为大家介绍的是Spark的数据读取与保存。 ? ---- 数据读取与保存 Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。...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]$...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
mod=viewthread&tid=23501 spark2 sql读取json文件的格式要求 http://www.aboutyun.com/forum.php?...mod=viewthread&tid=23478 spark2 sql读取json文件的格式要求续：如何查询数据 http://www.aboutyun.com/forum.php?...rdd和DataFrame在spark编程中是经常用到的，那么该如何得到rdd，该如何创建DataFrame，他们之间该如何转换。...创建rdd有三种方式， 1.从scala集合中创建RDD 2.从本地文件系统创建RDD 3.从HDFS创建RDD 详细参考 spark小知识总结 http://www.aboutyun.com/forum.php...如何使用spark streaming 大数据编程很多都是类似的，我们还是需要看下StreamingContext.
因此，如果需要访问Hive中的数据，需要使用HiveContext。 元数据管理：SQLContext不支持元数据管理，因此无法在内存中创建表和视图，只能直接读取数据源中的数据。...数据格式支持：HiveContext支持更多的数据格式，包括ORC、Avro、SequenceFile等等。而SQLContext只支持JSON、Parquet、JDBC等几种常用的数据格式。...Spark DataFrame可看作带有模式（Schema）的RDD，而Schema则是由结构化数据类型（如字符串、整型、浮点型等）和字段名组成。...因此，为了简化编码，通常会在Scala中使用Spark SQL时导入spark.implicits._，从而获得更加简洁易读的代码。...显然，在编写复杂的数据操作时，手动创建 Column 对象可能会变得非常繁琐和困难，因此通常情况下我们会选择使用隐式转换函数，从而更加方便地使用DataFrame的API。
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