Spark SqlContext输出JSON格式
Spark SQLContext是Spark SQL的入口点，用于编写和执行SQL查询。它提供了一种将结构化数据加载到Spark中并执行SQL查询的方法。当我们使用Spark进行数据处理时，可以使用SQLContext将数据加载到DataFrame中，并使用SQL查询对数据进行分析和转换。
JSON格式是一种轻量级的数据交换格式，常用于数据存储和传输。Spark SQLContext可以将DataFrame以JSON格式输出，方便数据的存储和后续处理。
优势：
- 灵活性：JSON格式支持复杂的嵌套结构和动态字段，适用于各种数据类型和数据结构。
- 可读性：JSON格式易于阅读和理解，对于人类来说更加友好。
- 兼容性：JSON格式是一种通用的数据交换格式，可以与各种编程语言和平台进行兼容。
应用场景：
- 数据存储：将数据以JSON格式存储在文件系统或数据库中，方便后续的数据读取和处理。
- 数据传输：在不同系统之间传输数据时，可以使用JSON格式进行数据交换，实现数据的互通。
- Web应用：JSON格式常用于Web应用中的数据传输和前后端交互。
推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了多个与Spark相关的产品，可以帮助用户更好地使用Spark进行数据处理和分析。
- 腾讯云EMR：腾讯云弹性MapReduce（EMR）是一种大数据处理和分析服务，支持Spark等多种计算引擎，可以方便地进行Spark作业的提交和管理。详情请参考：腾讯云EMR产品介绍
- 腾讯云COS：腾讯云对象存储（COS）是一种高可用、高可靠、低成本的云存储服务，可以方便地将Spark处理结果以JSON格式存储在COS中。详情请参考：腾讯云COS产品介绍
- 腾讯云CDN：腾讯云内容分发网络（CDN）是一种全球覆盖的加速服务，可以加速Spark处理结果的分发和传输。详情请参考：腾讯云CDN产品介绍
通过使用以上腾讯云产品，用户可以在云计算环境中高效地进行Spark数据处理，并将结果以JSON格式输出和存储。
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我的代码：
val outputFileName = inputFileName.concat("/result")
val subDF = sparkSession.sqlContext.createDataFrame(subRdd, tempResultDF.schema)
tempResultDF.union(subDF).write.json(outputFileName)
当使用union函数时，spark作业无法写入输出。
诊断:用户类抛出异常: org.apache.spark.sql.AnalysisException: path {hd
浏览 1提问于2021-06-09得票数 0
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1回答
我已经使用Spark SqlContext从postgres数据库中检索了数据。
以下是示例代码：
Class.forName(dbDriver);
Map<String, String> options = new HashMap<String, String>();
options.put("url", dbUrl);
options.put("dbtable", dbTable);
options.put("driver", dbDri
浏览 9提问于2016-09-08得票数 1
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1回答
我想获取我在R中创建的数据帧，并将其转换为JSON对象，然后将该JSON对象读入sparkR。对于我目前的项目，我不能简单地将一个数据帧传递到SparkR中，然后必须执行这个绕过弯的方法才能让我的项目正常工作。我也不能先创建一个本地JSON文件来读入sparkR，所以我尝试创建一个JSON对象来保存我的数据，然后再将其读入sparkR。
在我读过的其他文章中，Scala Spark有一个函数
sqlContext.read.json(anotherPeopleRDD)
这似乎就是我想要实现的目标。SparkR也有类似的东西吗？
下面是我现在正在使用的代码：
.libPaths(c(.libPa
浏览 4提问于2017-08-04得票数 0
这是我第一次真正尝试spark/scala，所以要温文尔雅。
我在HDFS上有一个名为test.json的文件，我正在尝试使用Spark读取和索引该文件。我可以通过SQLContext.jsonFile()读取文件，但是当我尝试使用SchemaRDD.saveToEs()时，我得到了一个接收到无效JSON片段的错误。我认为saveToES()函数实际上并没有格式化json格式的输出，而只是发送RDD的value字段。
我做错了什么？
Spark 1.2.0
Elasticsearch-hadoop 2.1.0.BUILD-20150217
test.json：
{"key":&
浏览 1提问于2015-02-20得票数 0
我有一个json文件如下，
[
{
"WHO": "Joe",
"WEEK": [
{
"NUMBER": 3,
"EXPENSE": [
{
"WHAT": "BEER",
"AMOUNT": 18.00
},
{
"WHAT": "Food",
"AMOUN
浏览 6提问于2021-02-06得票数 0
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1回答
您好，我正在尝试连接spark中的两个数据帧，并收到以下错误：
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Reference 'Adapazari' is ambiguous,
could be: Adapazari#100064, Adapazari#100065.;
根据几个消息来源的说法，当您尝试将两个不同的数据帧连接在一起时，可能会发生这种情况，这两个数据帧都具有相同的名称(、、)。然而，在我的例子中，这并不是错误的来源。我之所以能说出来，是因为(1)我的列都有不同的名称，(2)错误中指示的reference是包含在join列中的
浏览 8提问于2017-02-14得票数 1
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我是一个初学者，想学习spark。我正在使用spark-shell，并做了一些实验以获得快速的结果，我想从spark worker节点获得结果。
我总共有两台机器，其中一台机器上有一个驱动程序和一个工人，另一台机器上有另一个工人。
当我想要获取计数时，结果并不是来自两个节点。我有一个JSON文件要读取并进行一些性能检查。
代码如下：
spark-shell --conf spark.sql.warehouse.dir=C:\spark-warehouse --master spark://192.168.0.31:7077
val sqlContext = new org.apache.spa
浏览 1提问于2017-08-10得票数 3
作为输入，每一行都有一组文件格式化为单个JSON对象。然而，问题是这些JSON对象上的一个字段是JSON转义字符串。示例
{"clientAttributes":{"backfillId":null,"clientPrimaryKey":"abc"},"escapedJsonPayload":"{\"name\":\"Akash\",\"surname\":\"Patel\",\"items\":[{\"itemId\&
浏览 3提问于2017-06-23得票数 0
1回答
我有一个像bellow这样的Json对象
{"Event":"xyz","Name":"test","Prog":0,"AId":"367","CId":"11522"}
使用bellow脚本，我已经转换成csv
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
val df = sqlContext.load("org.apache.spark.sql.js
浏览 2提问于2016-01-30得票数 4
1回答
我对Spark/scala非常陌生，我正在尝试将CSV文件导入the，并分析其中的数据。CSV文件有5列(旅客to、flightid、from、to、date)。我已经成功地上传了csv文件，但是当我对它执行查询时，比如为了找出每个月的总航班数，我会不断地收到错误--特别是“org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table或view not : df1；第1行pos 14‘中的线程异常”。该表已成功上传，因为我可以将其视为输出，问题在于查询表。有什么想法吗？
我的代码如下：
‘包GerardPRactice
import org.apache.spar
浏览 1提问于2019-09-18得票数 1
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1回答
我是个新手。我尝试过使用SparkSQL在spark中解析下面提到的JSON文件，但没有成功。有人能帮我解决这个问题吗。
InputJSON：
[{"num":"1234","Projections":[{"Transactions":[{"14:45":0,"15:00":0}]}]}]
预期输出：
1234 14:45 0\n
1234 15:00 0
我试过使用下面的代码，但它不起作用
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val df = sqlContex
浏览 7提问于2017-02-03得票数 3
我有一组类似以下示例的记录
|ACCOUNTNO|VEHICLENUMBER|CUSTOMERID|
+---------+-------------+----------+
| 10003014| MH43AJ411| 20000000|
| 10003014| MH43AJ411| 20000001|
| 10003015| MH12GZ3392| 20000002|
我想解析成JSON，它应该是这样的：
{
"ACCOUNTNO":10003014,
"VEHICLE": [
{ "VEHICL
浏览 3提问于2018-07-17得票数 1
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2回答
我正在寻找一种使用Java将多行JSON加载到Spark中的方法。Spark有加载SQLContext的方法，但它只支持“每行一条记录”。我有一个需要处理的多行JSON文件。
示例输入: JSON包含单词、定义和例句：
{
"one-armedbandit":
[
{
"function": "noun",
"definition": "slot machine",
"examples":
浏览 0提问于2016-02-02得票数 1
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嗨，请找到下面的代码和相应的错误:即使我使用了导入语句，但仍然存在错误。
import org.apache.spark.sql._
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("new_proj")
implicit val sc = new SparkContext(sparkConf)
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext._
import sqlContext.implicits._
val projects =
浏览 2提问于2015-12-01得票数 0
我正在尝试用Java中的spark读取一个json文件。我尝试的几个更改是：
SparkConf().setAppName("Search").setMaster("local*")；配置=新的SparkConf
sqlContext.read().json("../Users/pshah/Desktop/sample.json/*")；df = DataFrame
代码：
import java.util.Arrays;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api
浏览 6提问于2016-07-24得票数 2
1回答
我想将输出合并到配置单元中的每个文件128mb。在Spark中，我设置了以下属性，但它仍然不能工作。有人能给我一个建议吗？
val spark = SparkSession.builder
.appName("MyExample")
.master("local[*]")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
spark.sqlContext.setConf("hive.mapred.supports.subdirectories", "true"
浏览 0提问于2019-09-08得票数 0
我想创建一个test.scala文件，并将下面的命令保存在其中。然后通过scala运行它以获得输出
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
val df = sqlContext.read.json("file/path/")
df.registerTempTable("df_temptable")
df.count
sqlContext.sql("SELECT * FROM df_temptable ").collect.foreach(println)
浏览 0提问于2019-12-06得票数 0
我正在尝试使用Java中的Spark读取JSON文件。这是我的密码
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
...
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(js
浏览 4提问于2017-03-30得票数 1
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1回答
我似乎不明白为什么函数不能在我的Spark查询中工作。
下面是一个例子。我试图通过调用spark中的VGhpcyBpcyBhIHRlc3Qh函数来解码“unbase64”。对为什么输出不被解码有什么想法吗？谢谢。
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.functions import unbase64
sc = SparkContext("local", "Simple App")
sqlContext = SQLContext
浏览 13提问于2016-01-18得票数 0
回答已采纳
我有一个json文件，nodes，如下所示：
[{"toid":"osgb4000000031043205","point":[508180.748,195333.973],"index":1}
,{"toid":"osgb4000000031043206","point":[508163.122,195316.627],"index":2}
,{"toid":"osgb4000000031043207","point"
浏览 9提问于2016-08-11得票数 27
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我正在学习Scala中的spark。我有一个如下的JSON文件：
[
{
"name": "ali",
"age": "13",
"phone": "09123455737",
"sex": "m"
},{
"name": "amir",
"age": "24",
"phone": "09123475737",
浏览 2提问于2016-09-18得票数 3
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3回答
我不能用星火-阿夫罗库读取火花文件。以下是我所采取的步骤：
从：得到了这个罐子
使用spark-shell --jars avro/spark-avro_2.10-0.1.jar调用火花壳
执行在git自述文件中给出的命令：
进口com.databricks.spark.avro._ org.apache.spark.sql.SQLContext val sqlContext =新SQLContext(sc) val剧集= sqlContext.avroFile("episodes.avro")
操作sqlContext.avroFile("episo
浏览 10提问于2015-08-07得票数 4
回答已采纳
我正在测试读json，我知道有两种读取json文件的方法，spark.read.json和sqlContext.read.json。
spark.read.json和sqlContext.read.json有什么区别？
浏览 0提问于2019-04-01得票数 0
回答已采纳
我正在使用Spark1.3.0版本，并在Scala中使用带有SparkSQL的数据格式。在1.2.0版本中，有一个名为"saveAsText“的方法。在使用dataframes的1.3.0版本中，只有一个“保存”方法。默认输出是拼板。
如何使用保存方法指定输出应该是文本?
// sc is an existing SparkContext.
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
// this is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame.
import
浏览 3提问于2015-03-27得票数 6
1回答
如何在应用转换之前将每个火花输入流中的数据集组合为一个。我用的是火花-2.0.0
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(2))
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val lines = ssc.textFileStream("input")
lines.foreachRDD { rdd =>
val count = rdd.count()
if (count > 0) {
val dataSet = sqlContext.read.json(rdd)
浏览 2提问于2016-08-08得票数 0
我正在尝试用ElasticSearch保存一个JSON文件，但是它不能工作。
这是我的代码：
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.elasticsearch.spark.sql._
import org.apache.spark.SparkConf
object HelloEs {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName(
浏览 4提问于2018-07-19得票数 2
1回答
我正在尝试读取嵌套的json文件。
有没有办法在这个json文件中存储所有的列名。
class ReadData {
public static void main(String args[]) throws Exception{
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Search").setMaster("local[*]");
JavaSparkContext sc= new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sq
浏览 0提问于2016-07-27得票数 0
想尝试做这样的事情：
我有一个名为ID_LIST的ID列。使用id的那个列，我想将它传递到Spark调用中，通过ID_LIST循环，使用foreach将结果返回到另一个dataframe。
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
val id_list = sqlContext.sql("select distinct id from item_orc")
id_list.registerTempTable("ID_LIST")
id_list.foreach(i => printl
浏览 6提问于2017-05-16得票数 0
我只是尝试将一个文本文件读入一个pyspark，并且注意到sqlContext.read.load和sqlContext.read.text之间的巨大差异。
s3_single_file_inpath='s3a://bucket-name/file_name'
indata = sqlContext.read.load(s3_single_file_inpath, format='com.databricks.spark.csv', header='true', inferSchema='false',sep=',
浏览 8提问于2017-12-05得票数 5
2回答
//打包com.jsonReader
import play.api.libs.json._
import play.api.libs.json._
import play.api.libs.json.Reads._
import play.api.libs.json.Json.JsValueWrapper
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
impor
浏览 1提问于2018-05-28得票数 0
我正在构建一个数据管道，它使用json格式的RESTApi数据并推送到Spark Dataframe。Spark版本: 2.4.4 但是得到的错误是 df = SQLContext.jsonRDD(rdd)
AttributeError: type object 'SQLContext' has no attribute 'jsonRDD' 代码： from pyspark import SparkConf,SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from urllib import urlopen
浏览 27提问于2020-06-24得票数 2
回答已采纳
我使用以下Docker命令运行spark：
docker run -it \
-p 8088:8088 -p 8042:8042 -p 50070:50070 \
-v "$(PWD)"/log4j.properties:/usr/local/spark/conf/log4j.properties \
-v "$(PWD)":/app -h sandbox sequenceiq/spark:1.6.0 bash
运行spark-submit --version报告版本1.6.0
我的spark-submit命令如下：
spark-submit --c
浏览 3提问于2016-07-26得票数 1
回答已采纳
不幸的是，我们不得不处理混乱的传入json数据，并且发现Spark 2.0 (pyspark)处理json键中的引号的方式有所不同。
如果我们使用以下代码作为示例文件(sample.json)：
{"event":"abc"}
{"event":"xyz","otherdata[\"this.is.ugly\"]":"value1"}
在Spark 1.6.2中，我们可以运行以下命令并获得结果：
from pyspark import SparkConf
from pyspark.
浏览 0提问于2016-08-11得票数 2
1回答
当我尝试使用Spark-SQL查询获取嵌套的JSON数据时：
SparkContext sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("sql").setMaster("local"));
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
DataFrame df = sqlContext.read().json("path_to_s3_bucket").cache();
df.registerTempTable("table_name")
浏览 13提问于2017-02-08得票数 0
我在IntelliJ中有以下工作表：
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/** Lazily instantiated singleton instance of SQLContext */
object SQLContextSingleton {
@transient private var instance: SQLContext = _
def getInstance(sparkContext: SparkContext): SQLC
浏览 0提问于2016-04-14得票数 10
我正在使用Eclipse IDE中的Pyspark进行编程，并且一直在尝试过渡到Spark 1.4.1，以便最终可以使用Python 3进行编程。以下程序在Spark 1.3.1中工作，但在Spark 1.4.1中抛出异常：
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import SQLContext
if __name__ == '__main__':
conf = SparkConf().setAppName(&#
浏览 1提问于2015-08-19得票数 1
我有一个python spark文件：
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import SQLContext
import pyspark.sql.functions as psf
import json
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Hello") \
.config("World") \
.getOrCreate()
sc = spark
浏览 0提问于2017-10-17得票数 0
2回答
我通过在我的数据帧上调用.saveAsTable创建了一个Spark SQL表。该命令完全成功。但是，现在当我查询表时，拼图文件似乎已损坏。我看到了这个错误：
"Failed with exception java.io.IOException:java.io.IOException: hdfs://ip:8020/user/hive/warehouse/people/part-r-00001.parquet not a SequenceFile"
下面是我在spark-shell中遵循的步骤
scala >val sqlContext = new org.apache.
浏览 3提问于2016-01-20得票数 1
我正试图用下面的命令来运行我的代码。
spark-submit --class "SampleApp" --master local[2] target/scala-2.11/sample-project_2.11-1.0.jar
我的sbt文件有以下的依赖项：
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.4.1"
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-sql_
浏览 3提问于2016-03-11得票数 3
回答已采纳
我目前正在尝试集成PySpark和Cassandra，并且在优化代码以使其更快执行方面遇到了困难。
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SQLContext, SparkSession
from pyspark.sql.functions import sum as _sum
def connect_cassandra():
spark = SparkSession.builder \
.appName('SparkCassandraApp') \
浏览 2提问于2019-06-06得票数 0
回答已采纳
7回答
我试图在Eclipse中使用spark运行以下简单代码：
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
object jsonreader {
def main(args: Array[String]): Unit = {
println("Hello, world!")
val conf = new SparkConf()
.setAppName("TestJs
浏览 16提问于2016-08-18得票数 7
回答已采纳
我有一个包含多个Int8和字符串列的模式，我已经将它们写入到Parquet格式中，并存储在一个S3A存储桶中供以后使用。
当我尝试使用SqlContext.read.option("mergeSchema","false").parquet("s3a://....")读取这个拼图文件时，我得到了以下异常。
我尝试使用parquet -tools(带有schema和meta选项)来读取parquet文件，但是我得到了一个未知的命令错误。
*Exception in thread "main" org.apache.spark.sql
浏览 1提问于2016-10-04得票数 1
为什么下面的代码在返回语句中有编译错误，
def getData(queries: Array[String]): Dataset[Row] = {
val res = spark.read.format("jdbc").jdbc(jdbcUrl, "", props).registerTempTable("")
return res
}
错误，
type mismatch; found : Unit required: Array[org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark
浏览 0提问于2018-05-15得票数 0
回答已采纳
因此，我尝试在Spark中处理来自kafka流的数据，然后将其发送到elastic search，以便我可以在Kibana中可视化它。然而，当我看到Kibana中的数据时，数据显示为损坏的记录，而不是它自己的字段。 下面是处理数据并将其发送到elasticsearch的代码。进入kafka的数据只是来自twitter的文本数据，我正在对它们应用几个函数。 def process(time, rdd):
print("========= %s =========" % str(time))
try:
sqlContext = getSqlContextInsta
浏览 10提问于2019-03-12得票数 0
1回答
我想通过火花流从文件夹位置读取json数据。
我假设我的json数据是
{"transactionId":111，"customerId":1，"itemId"：1，"amountPaid"：100}
我希望Spark表中的输出为：--
transactionId customerId itemId amountPaid
111 1 1 100
我的代码是:
package org.training.spark.streaming
import org.apac
浏览 4提问于2017-07-22得票数 2
0回答
我使用Spotify的spark-bigquery连接器开发了一个Scala Spark应用程序，用于将数据直接流到谷歌BigQuery中。
在本地它可以正常工作，我已经按照这里所述配置了我的应用程序
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(120))
val sqlContext = new SQLContext(sc)
sqlContext.setGcpJsonKeyFile("/opt/keyfile.json")
sqlContext.setBigQueryProjectId("projectid")
sql
浏览 1提问于2016-07-17得票数 4
回答已采纳
不知道这是怎么回事。我在这个问题上也看到过类似的问题，但没有什么能解决我的问题。完全错误，
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/computer/PycharmProjects/spark_test/spark_test/test.py", line 4, in <module>
sqlcontext = SQLContext(sc)
File "C:\Users\computer\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-p
浏览 0提问于2019-01-04得票数 1
回答已采纳
当我尝试编译、测试和运行junit测试时出现错误。
我想使用DataFrames加载一个本地Avro文件，但是我得到了一个异常：
org.xerial.snappy.SnappyError: [FAILED_TO_LOAD_NATIVE_LIBRARY] null
我根本没有使用Cassandra，所涉及的jars的版本是：
<properties>
<!-- Generic properties -->
<java.version>1.7</java.version>
<project.build.sourceEn
浏览 12提问于2016-12-27得票数 6
回答已采纳
我在Zeppelin 0.7中运行下面的代码
%spark
//val sc: SparkContext // An existing SparkContext.
sc
import sqlContext.implicits._
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
val people = sqlCo
浏览 12提问于2016-08-29得票数 1
回答已采纳
因此，我试图加载csv文件，推断出自定义模式，但是每次我最后都会出现以下错误：
Project_Bank.csv不是Parquet文件。预期幻数在尾80，65，82，49，但发现110,111，13，10
这就是我的程序和csv文件条目的样子，
age;job;marital;education;default;balance;housing;loan;contact;day;month;duration;campaign;pdays;previous;poutcome;y 58;management;married;tertiary;no;2143;yes;no;unknown;5;may;
浏览 3提问于2017-05-22得票数 10
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