使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。...spark默认支持java、scala和python三种语言编写的作业。可以看出，大部分的逻辑都是要通过python/java/scala编程来实现的。
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。...但首先，使用 complex_dtypes_to_json 来获取转换后的 Spark 数据帧 df_json 和转换后的列 ct_cols。...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。
吴军博士在《数学之美》中深入浅出地介绍了由Google的佩奇与布林提出的PageRank算法，这是一种民主表决式网页排名技术。...同时，该算法还要对来自不同网页的链接区别对待，排名越高的网页，则其权重会更高，即所谓网站贡献的链接权更大。...但问题是，如何获得X1,X2,X3,X4这些网页的权重呢？答案是权重等于这些网页自身的Rank。然而，这些网页的Rank又是通过链接它的网页的权重计算而来，于是就陷入了“鸡与蛋”的怪圈。...解决办法是为所有网页设定一个相同的Rank初始值，然后利用迭代的方式来逐步求解。 在《数学之美》第10章的延伸阅读中，有更详细的算法计算，有兴趣的同学可以自行翻阅。...由于PageRank实则是线性代数中的矩阵计算，佩奇和拉里已经证明了这个算法是收敛的。当两次迭代获得结果差异非常小，接近于0时，就可以停止迭代计算。
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
在Django中，使用JSON传输数据，有两种方式，一种是使用Python的JSON包，一种是使用Django的JsonResponse 方法一：使用Python的JSON包 from django.shortcuts...有中文的都是乱码了？ 不着急，这不是乱码，这是中文在内存中的二进制表现形式而已，使用JSON的转换工具可以看到中文的。...我们看一下Response Headers响应头，其中的Content-Type是text/html，我明明传的是JSON啊，怎么会变成字符串类型了？...这下好了，是传输JSON了，在Preview中可以正常显示出来了。 方法二：使用JsonResponse进行传输。...到此这篇关于Django中使用Json返回数据的实现方法的文章就介绍到这了,更多相关Django Json返回数据内容请搜索ZaLou.Cn
前言 在之前的Scala系列中分享了有关数据类型、运算符操作、控制流语法、自定义函数、以及几种集合的使用。...很高兴跟大家分享Scala的点滴知识， 感谢大家的支持和鼓励，谢谢！ 字符串子串的获取 如需从字符串中获取其中的子部分，可以使用Scala字符串的索引和切片技术。...如果在数据清洗过程中，发现字符串的首尾可能存在空白，你可以使用trim方法轻松的将其删除掉，举例如下： val S4 = " 今天晨跑让自己一天的心情都非常好，明天继续！...，支持正则表达式的使用； replaceAll：替换所有满足条件的值，支持正则表达式的使用； 举例 val S5 = "我是Scala用户，觉得Scala很简单！"...在Scala中可以使用如下函数实现字符串的分割： split：可以指定具体的分割符，也可以指定一个模糊的正则表达式 splitAt：按照字符串的位置进行分割 举例 val S7 = "lsxxx2017
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...#####Object转JSON字符串: String jsonStr = JSONObject.toJSONString(object); #####JSON字符串转JSONObject: JSONObject...jsonObject = JSONObjcet.parseObject(jsonStr); #####JSON字符串转Object对象 T t = JSON.parseObject(jsonStr,T.class...); #####将无泛型集合转为指定类型集合 String jsonString = JSONObject.toJSONString(list); List list = JSON.parseArray...(jsonString,T.class); —–注：JSON字符串是有格式要求的，必须为键值对形式，不是任意的字符串。
二、JSON 读写数据 JSON（JavaScript Object Notation），最开始只有JavaScript语言使用，但由于其优良的数据格式形式，逐渐被很多编程语言引用，如java中也是用到了...Python中对JSON数据的读取和保存可以使用json.load()和json.dump()方法. json.dump方法接收两个参数，第一个参数为要保存的json数据，第二个数据为打开的文件对象，使用时注意顺序...json.load方法接收一个文件对象作为参数 另外json还存在很多其他的方法，比如json.dumps将python数据类型进行json格式编码，可以简单理解为将列表/字典转换为json字符串，json.loads...3、使用JSON读取实现一个简单的需求 用户首次登陆，提示欢迎信息，并将其登录信息记录到以SON格式保存到文件中，当该用户下次登录后，将显示欢迎回来，并且提示其上次登录时间。...由于开发环境已经设置了UTF-8编码，输入中文也是支持的 以上这篇浅谈Python中的异常和JSON读写数据的实现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。
前言 博客主页：红目香薰_CSDN博客-大数据,计算机理论,MySQL领域博主 ✍本文由在下【红目香薰】原创，首发于CSDN✍ 2022年最大愿望：【服务百万技术人次】 初始环境地址：【spark...包中的 Regex 类来支持正则表达式。...你可以使用 mkString( ) 方法来连接正则表达式匹配结果的字符串，并可以使用管道(|)来设置不同的模式： package day1 import scala.util.matching.Regex...下表我们给出了常用的一些正则表达式规则： 表达式 匹配规则 ^ 匹配输入字符串开始的位置。 $ 匹配输入字符串结尾的位置。 . 匹配除"\r\n"之外的任何单个字符。 [...] 字符集。...+ 匹配 "Ruby"、"Ruby, ruby, ruby"，等等 注意上表中的每个字符使用了两个反斜线。这是因为在 Java 和 Scala 中字符串中的反斜线是转义字符。
字符串多级目录取值： 比如说： 你response接收到的数据是这样的。 你现在只需要取到itemstring 这个字段下的值。其他的都不要！ ?...思路就是：字符串是个json格式（或转为json格式），然后str转为字典dict，然后循环遍历按照key来取值。...# 多级目录提取-dict print(type(response)) print(type(response.text)) result = json.loads(resp.text) # 字符串转字典...这是我调用腾讯API，然后出现返回值是一个含有N个字段的json数据，最后我提取出来OCR识别的部分。其他的没有要。...str字符串/json中多级目录下的某个值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。
前言 在《大数据之脚踏实地学17--Scala字符串的清洗》一文中我们介绍了Scala语言中常用的字符串处理方法，但这些方法并不是万能的，例如字符串子串的获取，如果目标子串并不在固定的位置，此时切片即将无效...《Python中正则表达式的巧妙使用》一文中找到答案，本文就不赘述了。...子串的查询 基于正则表达式完成字符串中子串的查询，可以使用findFisrtIn、findAllIn或findAllMatchIn方法。...； 需要说明的是，在使用正则表达式做字符串相关的处理时，可以通过如下两个方式构造正则表达式： pattern.r：即在字符串后面加上.r字符，这样原字符串便成了正则表达式； 导入scala.util.matching.Regex...： replaceFirstIn：替换满足正则表达式的第一个子串； replaceAllIn：替换满足正则表达式的所有子串； 举例 // 将字符串中的数字替换为减号 val S3 = "现在是2019
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 ?...Ohio"}}""" :: Nil) 这里创建一个json格式的dataset [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 ?
由于上面的限制和问题， Spark SQL 内置的数据源实现（如 Parquet，JSON等）不使用这个公共 DataSource API。 相反，他们使用内部/非公共的接口。...这样很难使得外部的数据源实现像内置的一样快。 这让一些数据源开发人员感到失望，有时候为了使用 Spark ，他们不得不针对 Spark 做出昂贵的改变。...读取，写入和 shema 推断都将字符串作为选项带到字符串映射。每个数据源实现可以自由定义自己的选项。...除了通过为每个读写操作的字符串到字符串的映射来设置数据源选项 ，用户还可以在当前会话中设置它们，通过设置spark.datasource.SOURCE_NAME前缀的选项。...例如，当用户发出命令spark.conf.set("spark.datasource.json.samplingRatio"，"0.5"），samplingRatio = 0.5 会在当前会话中随后的JSON
程序包目录创建包名说明cn.it.clickhouse代码所在的包目录3、案例开发实现步骤：创建ClickHouseJDBCDemo单例对象初始化spark运行环境加载外部数据源（资料\order.json...: DataFrame = spark.read.json("E:\\input\\order.json") df.show() spark.stop() }}3.1、创建表实现步骤：创建...：打开ClickHouseUtils工具类创建方法：生成插入表数据的sql字符串创建方法：根据字段类型为字段赋值默认值创建方法：将数据插入到clickhouse中在ClickHouseJDBCDemo单例对象中调用插入数据实现方法...：将数据更新到clickhouse中在ClickHouseJDBCDemo单例对象中调用更新数据实现方法：创建方法：根据指定的字段名称获取字段对应的值/** * 根据指定字段获取该字段的值 * @param...工具类创建方法：生成删除表数据的sql字符串创建方法：将数据从clickhouse中删除在ClickHouseJDBCDemo单例对象中调用删除数据实现方法：创建方法：生成删除表数据的sql字符串/**
中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...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】。...") 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 = spark.read.textFile("") dataset.select...[String] = spark.read.textFile("datas/resources/employees.json") // 对JSON格式字符串，SparkSQL提供函数：get_json_object
该页面所有例子使用的示例数据都包含在 Spark 的发布中, 并且可以使用 spark-shell, pyspark shell, 或者 sparkR shell来运行....DataFrame API 可以在 Scala, Java, Python, 和 R中实现....Spark 2.0 中的SparkSession 为 Hive 特性提供了内嵌的支持, 包括使用 HiveQL 编写查询的能力, 访问 Hive UDF,以及从 Hive 表中读取数据的能力.为了使用这些特性...JSON Datasets （JSON 数据集） Scala Java Python R Sql Spark SQL 可以 automatically infer （自动推断）JSON dataset...要开始使用，您需要在 Spark 类路径中包含特定数据库的 JDBC driver 程序。
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction...; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...; import scala.Tuple2; import java.io.Serializable; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap
当我们在 Unix/Linux 中运行某些命令来读取或编辑字符串或文件中的文本时，我们很多时候都会查找指定特征的字符串。这可能会使用正则表达式。 什么是正则表达式？...正则表达式可以定义为表示多个字符序列的字符串。关于正则表达式的最重要的事情之一是它们允许你过滤命令或文件的输出、编辑文本或配置文件的一部分等等。...使用 awk 的一个简单示例： 下面的示例打印/etc/hosts文件中的所有行,因为没有给出模式。...通配符的 awk 在(.)将匹配包含字符串loc, localhost, localnet 在下面的例子中。...在下面的示例中，第一个命令打印出文件中的所有行，第二个命令不打印任何内容，因为我想匹配具有 $25.00，但没有使用转义字符。 第三个命令是正确的，因为已使用转义字符读取 $ 照原样。
在日常开发中一定会遇到，spark将计算好的数据load到es中，供后端同学查询使用。下面介绍一下spark写es的方式。 使用scala进行演示，对应的java自己google了。...spark写es需要使用到 对应的包es包。...D01$() { MODULE$ = this; } } 再给一下，其他的 写es的代码 使用样例类方式 package org.bigdata.es import org.apache.spark.rdd.RDD...es.mapping.id" -> "id")) } } // define a case class case class Trip(departure: String, arrival: String) 使用字符串...: "OTP"}""" sc.makeRDD(Seq(json1, json2)).saveToEs("spark/json-trips") } } 动态index package org.bigdata.es
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