如何在Scala中将Map[String，Map[String，Any]]类型的嵌套Map转换为JSON？ - 腾讯云开发者社区

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Jackson-02

字符串转 map/** * 字符串转map * * @throws Exception */@Testpublic void test6() throws Exception { String...String, Object> jsonMap = objectMapper.readValue(jsonObject, new TypeReferenceMapString...ObjectMapper 可以用来序列化（将 Java 对象转换为 JSON 字符串）和反序列化（将 JSON 字符串转换为 Java 对象）。...));：这行代码设置了 ObjectMapper 的可见性检查器（VisibilityChecker），并将字段的可见性设置为 ANY。...此外，Jackson 还支持其他数据格式，如 XML、CSV、Avro 等。

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大数据技术Spark学习

同时，与 Hive 类似，DataFrame 也支持嵌套数据类型（struct、array 和 map）。...注意：使用全局表时需要全路径访问，如：global_temp.persons 3.4 创建 DataSet DataSet 是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息。... [K，V]] 预定义的编码器明确定义) implicit val mapEncoder = org.apache.spark.sql.Encoders.kryo[Map[String, Any]]...: Encoder[Map[String, Any]] = ExpressionEncoder() // row.getValuesMap[T] retrieves multiple columns ... => teenager.getValuesMap[Any](List("name", "age"))).collect() // Array[Map[String,Any]] = Array(Map(

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第三天：SparkSQL

通过反射确定（需要用到样例类）创建一个样例类 scala> case class People(name:String, age:Int) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala>..., age: int] DataFrame转换为RDD 直接调用rdd即可创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark...DataFrame与DataSet的互操作 DataFrame转DataSet 创建一个DateFrame scala> val df = spark.read.json("examples/src/main...Dataset和弱类型的DataFrame都提供了相关的聚合函数，如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。...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

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RDD转为Dataset如何指定schema?

与RDD进行互操作 Spark SQL支持两种不同方法将现有RDD转换为Datasets。第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema。...使用反射推断模式 Spark SQL的Scala接口支持自动将包含case classes的RDD转换为DataFrame。Case class定义表的schema。...使用反射读取case class的参数名称，并将其变为列的名称。Case class也可以嵌套或包含复杂类型，如Seqs或Arrays。此RDD可以隐式转换为DataFrame，然后将其注册为表格。...define explicitly implicit val mapEncoder = org.apache.spark.sql.Encoders.kryo[Map[String, Any]] //...Map[String, T] teenagersDF.map(teenager => teenager.getValuesMap[Any](List("name", "age"))).collect(

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spark2 sql编程样例：sql操作

: Encoder[Map[String, Any]] = ExpressionEncoder() // row.getValuesMap[T] retrieves multiple columns...at once into a Map[String, T] teenagersDF.map(teenager => teenager.getValuesMap[Any](List("name"...at once into a Map[String, T] teenagersDF.map(teenager => teenager.getValuesMap[Any](List("name"...$ } 上面分别是rdd转换为DataFrame，以及DataFrame行的操作 [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...implicit val mapEncoder = org.apache.spark.sql.Encoders.kryo[Map[String, Any]] 上面是map的序列化类mapEncoder

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Spark Sql 源码剖析（二）： TreeNode

零、前置知识 Scala Product trait // 所有 products 的基trait，至少包含 [[scala.Product1]] 至 [[scala.Product22]] 及 [[scala.Tuple1...]] 至 [[scala.Tuple22]] trait Product extends Any with Equals { // 第 n 个元素，从0开始 def productElement...: Iterator[Any] = new scala.collection.AbstractIterator[Any] { private var c: Int = 0 private...: String 返回该类型 TreeNode 的 name，默认为 class name；注意，会移除物理操作的 Exec$ 前缀 2.14、innerChildren: Seq[TreeNode...的 to json pretty json 等 json 相关的等 2.17、apply(number: Int): TreeNode[_] 主要用于交互式 debug，返回该 tree 指定下标的节点

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Scala最基础入门教程

RuntimeException() } 7、类型转换 7.1 数值类型自动转换当Scala程序在进行赋值或者运算时，精度小的类型自动转换为精度大的数值类型，这个就是自动类型转换（隐式转换）。...val b2: Byte = 20 val i1: Int = b1 + b2 7.2 强制类型转换自动类型转换的逆过程，将精度大的数值类型转换为精度小的数值类型。....toInt val int1 = (10 * 3.5 + 6 * 1.5).toInt 7.3 数值类型与String类型间转换基本类型转String类型（语法：将基本类型的值+“” 即可）。...String类型转基本数值类型（语法：s1.toInt、s1.toFloat、s1.toDouble、s1.toByte、s1.toLong、s1.toShort）。...Person05(var name: String, age: Int) 样例类仍然是类，和普通类相比，只是其自动生成了伴生对象，并且伴生对象中自动提供了一些常用的方法，如apply、unapply、

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Scala 强大的精简语法（示例）

例如：implict 实现的隐式转换，替换原有函数功能，如+,-等操作符(+，-等操作符在 Scala 都是函数，当然自己就可以改变这些函数并运用下去)。...同时还有在并发编程方面也有不错的竞争手段，Scala 将并发结果变得更加可控，同时模式匹配、提取器这些数据集操作都给操作带来了很大的方便，笔者是 Scala 新手，这只是一些粗糙的理解（如发现错误欢迎留言...v2 = v1.asInstanceOf[Map[String,Any]].get("value").get.asInstanceOf[Map[String,Any]].get("list").get.asInstanceOf...[List[Map[String,Any]]] //获取 list，也就是最后一级目录 v2.foreach { case m: Map[String,Any] =>...(name->id),只需几行代码 def parseDoc(doc:Document): mutable.Map[String, String] = { val map = scala.collection.mutable.Map

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Scala中的Collection

的父类为Any scala> a.head res8: Int = 1 scala> d.head //.head返回头元素 res9: Any = 1 scala...(List(1, 2, 3, 4), List(4, 5, 6)) //对于嵌套List，filter仍然会遍历到最里层的元素并且进行过滤 //但是其返回不会去掉外壳，仍然是个嵌套List scala>...可以将嵌套List“打平”，将返回元素全部放在同一层 //下面就可以取出嵌套List中的偶数，注意，去除了‘外壳’ scala> complex.flatMap( _.filter( _%2 ==0))...2 -> Kim) //使用-号来删除键值对，注意减的是Key值 scala> p - 1 res70: scala.collection.immutable.Map[Int,String] = Map...，注意删除只需要含Key值的List即可 scala> p -- List(1,9,2,5) res73: scala.collection.immutable.Map[Int,String] = Map

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编程修炼 | Scala亮瞎Java的眼（二）

ThoughtWorks技术雷达上将“Scala, the good parts”放到Adopt，而非整个Scala，寓意意味深长。通常而言，OO转FP会显得相对困难，这是两种根本不同的思维范式。...分组后得到一个Map[String, Seq[(Stirng, Int)]]类型： scala.collection.immutable.Map[String,Seq[(String, Int)]] =...10))) 然后将这个类型转换为一个Map。...转换时，通过foldLeft操作对前面List中tuple的Int值累加，所以得到的结果为： scala.collection.immutable.Map[String,Int] = Map(scala...若我们能遵循函数式编程思想，则建议有效运用Scala支持的并发特性。由于Scala在2.10版本中将原有的Actor取消，转而使用AKKA，所以我在演讲中并没有提及Actor。这是另外一个大的话题。

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大数据-Flink编程

: DataStream[Map[String, AnyRef]] = kafkaSource.map(x => { //创建Gson解析对象, 把json转化成map (new...ES自动识别可以让它自动创建 //因为ES命名的问题,无法直接使用ES的命名 //如需使用 x.x 命名格式, 可以考虑嵌套map或者json...//如使用嵌套map需注意把所有的 map 都需要转化成 java.util.map 否则会爆类型异常 .source(map) //发送请求,写入数据...(3) //重试策略，又可以分为以下两种类型 //a、指数型，表示多次重试之间的时间间隔按照指数方式进行增长。...如果聚合前每个元素数据类型是T，聚合后的数据类型仍为T。 aggregation 常见的聚合操作有sum、max、min等，这些聚合操作统称为aggregation。

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Scala 高阶（七）：集合内容汇总（上篇）

类似于 java 中 StringBuilder 对象 Scala中的集合都是引用类型，并不关心指向的对象中的内容，只关心当前指向的对象。...scala中的String就是java.lang.String，和集合无直接关系，所以是虚箭头，是通过Perdef中的低优先级隐式转换来做到的。经过隐式转换为一个包装类型后就可以当做集合了。...[Int]是指定可以存放的数据类型，如果希望存放任意数据类型，则指定 Any (10)，表示数组的大小，确定后就不可以变化代码如下： object Test01_ImmutableArray {...(elem+"") } map1.foreach(println) // 元组类型 (String, Int) map1.foreach((kv: (String, Int...++ map1 println(map3) 六、元组元组也是可以理解为一个容器，可以存储相同或者不同类型的数据，换句话说就是将多个无关的数据封装为一个整体。

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restapi（8）- restapi-sql：用户自主的服务

在我们这里的情况就是：以前一堆c#、sqlserver的东西必须保留，新的功能比如大数据、ai、识别等必须用新的手段如scala、python、dart、akka、kafka、cassandra、mongodb...实际上，http线上数据交换本身就不可能是强类型的，因为经过了json转换。对于json转换来说，只要求字段名称、字段类型对称就行了。至于从什么类型转换成了另一个什么类型都没问题。...服务方从数据库读取结果ResultSet后转成Map[K,V]然后再转成json返回给用户，用户可以用Map[String,Any]信息产生任何类型，这就是自主。...在前面讨论的restapi-mongo我们可以进行Document到Map[String,Any]的转换以实现同样的目的。...当然，为安全起见，我们还是需要确定正确的参数位置，这个可以从sql语句里获取： def map2Params(stm: String, m: Map[String,Any]): Seq[Any] =

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Spark SQL，DataFrame以及 Datasets 编程指南 - For 2.0

相较于强类型的 Scala/Java Dataset 的“有类型操作”，DataFrame 上的操作又被称为“无类型操作”。...case class 的参数名将变成对应列的列名。case class 可以嵌套，也可以包含复合类型，比如 Seqs 或 Arrays。..., define explicitly implicit val mapEncoder = org.apache.spark.sql.Encoders.kryo[Map[String, Any]] //...a Map[String, T] teenagersDF.map(teenager => teenager.getValuesMap[Any](List("name", "age"))).collect...string (nullable = true) |-- country: string (nullable = true) 注意，用来分区的列的数据类型是自动推断的，当前支持数字类型和 String

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Hive数据类型大全：从基础到复杂，一文掌握所有核心类型

其语法定义为ARRAY，其中data_type可以是任意Hive支持的基本类型（如INT、STRING）或其他复杂类型（如嵌套的ARRAY或STRUCT）。...这种嵌套能力使得Hive可以高效处理半结构化数据（如JSON、XML），无需在ETL过程中完全扁平化数据，保留了原始数据的层次关系。...例如，在处理JSON格式的数据时，可以使用get_json_object函数提取字段，并将其转换为MAP类型，便于进一步操作： SELECT user_id, str_to_map(translate(...例如，将STRING类型隐式转换为数值类型（如INT）仅在字符串内容为纯数字时成功，否则会引发错误。...例如，若MAP类型的值需要频繁转换为STRING，可在表设计中直接存储为STRING类型以减少运行时开销。同时，使用分区和索引优化查询，限制需转换的数据量。

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Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive

根据需要将conf下面的配置文件修改为自己集群的环境即可，发送至Kafka的JSON数据示例如下： { "occupation": "生产工作、运输工作和部分体力劳动者", "address...scala.util.parsing.json.JSON /** * package: com.cloudera.streaming * describe: Kerberos环境中Spark2Streaming...(line.value()) val map:Map[String,Any] = jsonObj.get.asInstanceOf[Map[String, Any]] new...map.get("marriage").get.asInstanceOf[String], map.get("child_num").get.asInstanceOf[String]...3.Spark2默认的kafka版本为0.9需要通过CM将默认的Kafka版本修改为0.10 4.在文章中将接收到的Kafka数据转换成DataFrame，调用DataFrame的saveAsTable

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Spark SQL DataFrame与RDD交互

Spark SQL 支持两种不同的方法将现有 RDD 转换为 Datasets。第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的 RDD 的 schema。...使用反射推导schema Spark SQL 支持自动将 JavaBeans 的 RDD 转换为 DataFrame。使用反射获取的 BeanInfo 定义了表的 schema。...目前为止，Spark SQL 还不支持包含 Map 字段的 JavaBean。但是支持嵌套的 JavaBeans，List 以及 Array 字段。..., define explicitly implicit val mapEncoder = org.apache.spark.sql.Encoders.kryo[Map[String, Any]] //...a Map[String, T] teenagersDF.map(teenager => teenager.getValuesMap[Any](List("name", "age"))).collect

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Spark 如何使用DataSets

Spark 1.6 支持自动生成各种类型的 Encoder，包括原始类型（例如String，Integer，Long），Scala Case 类和Java Beans。...Spark内置支持自动生成原始类型（如String，Integer，Long），Scala Case 类和 Java Beans 的 Encoder。 3....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。...": 1860, numStudents: 11318} … 你可以简单地定义一个具有预期结构的类并将输入数据映射到它，而不是手动提取字段并将其转换为所需类型。...，包括嵌套类，数组和 map。

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23篇大数据系列（二）scala基础知识全集（史上最全，建议收藏）

函数式编程 Scala也是一种函数式语言，函数也能当成值来传递。Scala提供了轻量级的语法用以定义匿名函数，支持高阶函数，允许嵌套多层函数，并支持柯里化。...第一种操作类型将集合转换为另一个集合，第二种操作类型返回某些类型的值。 1）最大值和最小值先从行动函数开始。在序列中查找最大或最小值是一个极常见的需求。先看一下简单的例子。...-多用于调试 val source = Source.fromString("test") } 八、隐式转换隐式转换是Scala中一种非常有特色的功能，是其他编程语言所不具有的，可以实现将某种类型的对象转换为另一种类型的对象...=> java.util.Mapjava.util.Properties => scala.collection.mutable.Map[String, String] 隐式参数...因此，scala有一套自己的类型层级，如下图所示：（图片来自于网络）如图中所示，scala的顶级类是Any，下面包含两个子类，AnyVal和AnyRef，其中AnyVal是所有值类型的父类，其中包含一个特殊的值

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RDD转换为DataFrame

想象一下，针对HDFS中的数据，直接就可以使用SQL进行查询。 Spark SQL支持两种方式来将RDD转换为DataFrame。第一种方式，是使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据。...Spark SQL现在是不支持将包含了嵌套JavaBean或者List等复杂数据的JavaBean，作为元数据的。只支持一个包含简单数据类型的field的JavaBean。...版本：而Scala由于其具有隐式转换的特性，所以Spark SQL的Scala接口，是支持自动将包含了case class的RDD转换为DataFrame的。...= teenagerRDD.map { row => { val map = row.getValuesMap[Any](Array("id", "name", "age")); Student(..."); // 分析一下 // 它报了一个，不能直接从String转换为Integer的一个类型转换的错误 // 就说明什么，说明有个数据，给定义成了String类型，结果使用的时候，要用Integer

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第三天：SparkSQL

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