本文实例讲述了thinkphp5框架实现数据库读取的数据转换成json格式。...，直接从数据库读取，不能使用： ?...转换之后的数据，可以被ztree树插件直接使用的json格式： ?...PS：这里再为大家推荐几款比较实用的json在线工具供大家参考使用： 在线JSON代码检验、检验、美化、格式化工具： http://tools.zalou.cn/code/json JSON在线格式化工具.../美化/压缩/编辑/转换工具： http://tools.zalou.cn/code/jsoncodeformat 更多关于PHP相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《PHP中json格式数据操作技巧汇总
在Apache Spark文章系列的前一篇文章中，我们学习了什么是Apache Spark框架，以及如何用该框架帮助组织处理大数据处理分析的需求。...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。...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...JDBC数据源 Spark SQL库的其他功能还包括数据源，如JDBC数据源。 JDBC数据源可用于通过JDBC API读取关系型数据库中的数据。...这对于非技术类的项目成员，如数据分析师以及数据库管理员来说，非常实用。 总结 本文中，我们了解到Apache Spark SQL如何用熟知的SQL查询语法提供与Spark数据交互的SQL接口。
这种方式只能应用于从数据库中获取到的单条数据，例如models.Users.objects.get()获取到的数据 from django.forms.models import model_to_dict...方法 补充知识：django自定义标签使用，Bytes/KB/MB/GB相互转换 目录结构 templatetags --mytags.py views.py 后端代码 mytags.py from django...import template register = template.Library() #bytes单位转换 @register.simple_tag() def bytes_convert(num...' GB' 前端代码 {% load mytags %} <–導入自定義標籤– <td {% bytes_convert i.bytes %}</td <–使用標籤– 以上这篇Django实现从数据库中获取到的数据转换为...dict就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 ...此外，基于列存储，每列数据都是同质的，所以可以数据类型转换的CPU消耗。此外，可以采用高效的压缩算法来压缩，是的数据更少。...比如针对二元数据列，可以用字节编码压缩来实现（010101） 这样，每个列创建一个JVM对象，从而可以快速的GC和紧凑的数据存储；额外的，还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法（如字典编码、行长度编码等压缩方法...2）很多列式数据库还支持列族（column group，Bigtable系统中称为locality group），即将多个经常一起访问的数据列的各个值存放在一起。...("/home/software/people.json") scala> tb4.show ?
2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 3）内嵌了查询优化框架，在把SQL解析成逻辑执行计划之后，最后变成RDD的计算。...此外，基于列存储，每列数据都是同质的，所以可以数据类型转换的CPU消耗。此外，可以采用高效的压缩算法来压缩，是的数据更少。...比如针对二元数据列，可以用字节编码压缩来实现（010101） 这样，每个列创建一个JVM对象，从而可以快速的GC和紧凑的数据存储；额外的，还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法（如字典编码、行长度编码等压缩方法...2）很多列式数据库还支持列族（column group，Bigtable系统中称为locality group），即将多个经常一起访问的数据列的各个值存放在一起。..."/home/software/people.json")scala> tb4.show ?
SparkSession 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive...DataFrame 2.1 创建 在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的...语句实现查询全表 scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people") sqlDF: org.apache.spark.sql.DataFrame =...注意使用全局表时需要全路径访问,如：global_temp：people。...全局的临时视图存在于系统数据库 global_temp中，我们必须加上库名去引用它 5）对于DataFrame创建一个全局表 scala> df.createGlobalTempView("people
什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...加载数据 read直接加载数据 scala> spark.read. csv jdbc json orc parquet textFile… … 注意：加载数据的相关参数需写到上述方法中。...保存数据 write直接保存数据 scala> df.write. csv jdbc json orc parquet textFile… … 注意：保存数据的相关参数需写到上述方法中。...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。...目的：spark读写MySQL数据 可在启动shell时指定相关的数据库驱动路径，或者将相关的数据库驱动放到spark的类路径下。
DataFrame，具有命名列的Dataset，类似： 关系数据库中的表 Python中的数据框 但内部有更多优化功能。...DataFrame可从各种数据源构建，如: 结构化数据文件 Hive表 外部数据库 现有RDD DataFrame API 在 Scala、Java、Python 和 R 都可用。...在Scala和Java中，DataFrame由一组Rows组成的Dataset表示： Scala API中，DataFrame只是Dataset[Row]的类型别名 Java API中，用户需要使用Dataset...( "/Users/javaedge/Downloads/sparksql-train/data/people.json") // 查看DF的内部结构：列名、列的数据类型、是否可以为空...通过调用该实例的方法，可以将各种Scala数据类型（如case class、元组等）与Spark SQL中的数据类型（如Row、DataFrame、Dataset等）之间进行转换，从而方便地进行数据操作和查询
一个 DataFrame 是一个 Dataset 组成的指定列.它的概念与一个在关系型数据库或者在 R/Python 中的表是相等的, 但是有很多优化....DataFrame API 可以在 Scala, Java, Python, 和 R中实现....这些操作也参考了与强类型的Scala/Java Datasets中的”类型转换” 对应的”无类型转换” ....Dataset 类既提供了强类型转换操作（如 map，filter 以及 groupByKey）也提供了非强类型转换操作（如 select 和 groupBy）。...但是，这意味着如果你的列名中包含任何圆点，你现在必须避免使用反引号（如 table.column.with.dots.nested）。 在内存中的列存储分区修剪默认是开启的。
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。 ...创建DataFrame的几种方式 1、读取json格式的文件创建DataFrame json文件中的json数据不能嵌套json格式数据。...注册成临时表时，表中的列默认按ascii顺序显示列。...2.子类中实现了serializable接口，父类中没有实现，父类中的变量不能被序列化,序列化后父类中的变量会得到null。
SparkSession是一个比较重要的类，它的功能的实现，肯定包含比较多的函数，这里介绍下它包含哪些函数。...> beanClass) 应用schema到Java Beans的RDD 警告：由于Java Bean中的字段没有保证的顺序，因此SELECT *查询将以未定义的顺序返回列。...> beanClass) 应用schema到Java Beans的RDD 警告：由于Java Bean中的字段没有保证的顺序，因此SELECT *查询将以未定义的顺序返回列。...> beanClass) 应用schema到Java Bean list 警告：由于Java Bean中的字段没有保证的顺序，因此SELECT *查询将以未定义的顺序返回列。...这仅在Scala中可用，主要用于交互式测试和调试。
SparkSession 在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark 自己提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接...注意： 临时视图只能在当前 Session 有效, 在新的 Session 中无效. 可以创建全局视图. 访问全局视图需要全路径:如global_temp.xxx 4....查询name和age + 1 // 设计到运算的时候, 每列都必须使用$ scala> df.select($"name", $"age" + 1).show +-------+---------+ |...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/...], [30,Andy], [19,Justin]) 说明： 得到的RDD中存储的数据类型是:Row.
---- DataFrame 是为数据提供了 Schema 的视图。可以把它当做数据库中的一张表来对待。 DataFrame 也是懒执行的。...得到的优化执行计划在转换成物理执行计划的过程中，还可以根据具体的数据源的特性将过滤条件下推至数据源内。...2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如 map 方法时，不会立即执行，只有在遇到 action，如 foreach 时，三者才会开始遍历运算，极端情况下，如果代码里面有创建、转换，但是后面没有在 action...RDD 转换为 DataSet，转换的过程中需要让 DataSet 获取 RDD 中的 Schema 信息。...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。
生产者特定的依赖关系仅用于数据库支持，如您所见，我使用H2（在内存数据库中），但您可以轻松地将其替换为其他数据库支持。...： Routes.scala 我为json编组/解组使用了spray-json，并且它需要定义用于转换的协议（或格式），您可以在代码import com.fm.mylibrary.model.JsonProtocol..._中看到此对象的导入：; 还需要导入其中import spray.json._提供转换的所有功能; 在这种情况下，我正在使用toJson寻找它将要转换的特定对象的协议（或格式）的隐式定义。...JsonProtocol.scala 没有必要为对象定义转换器List，Array，Options，等等，因为它们是由DefaultJsonProtocol中的，spry-json提供。...首先，我们必须定义我们的实体（或表），在我们的例子中，我们只需要一个：Category CategoryEntity.scala 这是一个标准的光滑表格定义; 你可以看到这个表只有一列也是主键，它和类的类别有关
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？...mod=viewthread&tid=23484 这里接着上篇，继续阅读代码，下面我们看看runBasicParquetExample函数的功能实现 runBasicParquetExample函数...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 ?...删除现有列 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...从上面我们看出这也是dataset和DataFrame转换的一种方式。 runJdbcDatasetExample函数 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
("/usr/file/json/emp.json") df.show() // 建议在进行 spark SQL 编程前导入下面的隐式转换，因为 DataFrames 和 dataSets 中很多操作都依赖了隐式转换...以编程方式指定Schema import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types._ // 1.定义每个列的列类型 val...Spark 提供了非常简单的转换方法用于 DataFrame 与 Dataset 间的互相转换，示例如下： # DataFrames转Datasets scala> df.as[Emp] res1:...2.1 引用列 Spark 支持多种方法来构造和引用列，最简单的是使用 col() 或 column() 函数。...全局临时视图被定义在内置的 global_temp 数据库下，需要使用限定名称进行引用，如 SELECT * FROM global_temp.view1。
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。...正如你在下面的图表中看到的那样，Datasets 的实现比原始的 RDD 实现要快得多。相反，使用 RDD 获得相同的性能需要用户手动考虑如何以最佳并行化方式表达计算。 ?...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。...列按名称自动排列，并保留类型。
然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...4）样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。...5） Dataframe是Dataset的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过as方法将Dataframe转换为Dataset。...就跟JSON对象和类对象之间的类比。 ?...(row=>{ println(row.getString(1)) }) //释放资源 spark.stop 4、RDD和DataSet之间相互转换 scala //设置配置 val sparkConf
例如：java 里接口与继承，在 Scala 里的是特质(trait)，弥补 java 中接口的尴尬之处，特质里的方法可实现也可不实现。...在数据集操作方面，感觉和其他所有语言相比具有压倒性的优势（个人观点），悄悄的毫无征兆的实现了很多方法。...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...->写入数据库。
与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。...DataFrame 是具有名字的列。概念上相当于关系数据库中的表或 R/Python 下的 data frame，但有更多的优化。...DataFrames（Dataset 亦是如此） 可以从很多数据中构造，比如：结构化文件、Hive 中的表，数据库，已存在的 RDDs。...如果用户即只想访问 path/to/table/gender=male 下的数据，又希望 gender 能成为分区列，可以使用 basePath 选项，如将 basePath 设置为 path/to/table...在使用时，需要将对应数据库的 JDBC driver 包含到 spark classpath 中。
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