在Scala中将CSV读入Map[String，Array[String]]_Scala如何将Array[Map[String，String]]转换为Map[String，Map[String，String]]_在Scala中将ArrayBuffer[Map[String，String]]转换为数组[Map[String，String]] - 腾讯云开发者社区

暴力的直接Map对象toString()存，后面取出是就是用再转换为Map String转Map： JSONObject jsonobject = JSONObject.fromObject(str);...rMap = (Map) jsonobject; 但很多时候并不能直接将Map对象的toString() 而是应该转换为JsonObject后再调用toString(...)后存入就正常了 Map map=new HashMap(); map.put("fff","fff"); System.out.println(map.toString...()); JSONObject jsonObject=JSONObject.fromObject(map); System.out.println(jsonObject.toString());

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string转map_中将转业可以任省长吗

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MessagePack Java Jackson Dataformat 在 Map 中不使用 String 为 Key 的序列化

当你希望在 Map 中不使用 String 为 Key，那么你需要使用 MessagePackKeySerializer 来为 key 进行序列化。...本测试方法，可以在 https://github.com/cwiki-us-demo/serialize-deserialize-demo-java/blob/master/src/test/java/...- A"); map.put(uuid_a, messageData); // Element B in MAP messageData = new MessageData(...(uuid_b, messageData); try { // Serialize a Java object to byte array bytes = objectMapper.writeValueAsBytes...array to a MAP Map deserialized = objectMapper.readValue(bytes, new TypeReference

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MessagePack Java Jackson Dataformat 在 Map 中不使用 String 为 Key 的序列化

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使用Spark MLlib给豆瓣用户推荐电影

有些用户只填写了评价，并没有打分，文件中将这样的数据记为-1。在ALS算法中，把它转换成3.0，也就是及格60分。虽然可能和用户的实际情况不相符，但是为了简化运算，我在这里做了简化处理。...模型实现本系统使用Scala实现。首先读入这两个文件，得到相应的弹性分布数据集RDD (第7行和第8行)。 [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...object DoubanRecommender { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new..., String)] = userIdToInt map { case (l, r) => (r, l) } val userIDMap: Map[String, Int] =..., String)] = userIdToInt map { case (l, r) => (r, l) } val userIDMap: Map[String, Int] =

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基于 flink 的电商用户行为数据分析【8】| 订单支付实时监控

在src/main/scala下继续创建OrderTimeout.scala文件，新建一个单例对象。...") .map(data => { // 样例数据： 34729,pay,sd76f87d6,1558430844 val dataArray: Array[...") .map(data => { // 示例数据： 34729,pay,sd76f87d6,1558430844 val dataArray: Array[....map(data => { // 样例数据： 3hu3k2432,alipay,1558430848 val dataArray: Array[String....map(data => { // 样例数据： 3hu3k2432,alipay,1558430848 val dataArray: Array[String

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Spark Shell笔记

学习感悟 (1)学习一定要敲，感觉很简单，但是也要敲一敲，不要眼高手低 (2)一定要懂函数式编程，一定，一定 (3)shell中的方法在scala写的项目中也会有对应的方法 (4)sc和spark是程序的入口....collect scala> rdd1638.map(_*2).collect filter(func):返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 scala...文件输入输出(Shell) 先通过文本文件读入，然后通过fastjson等第三方库解析字符串为自定义的类型先将自定义的类型通过第三方库转换为字符串，在同文本文件的形式保存到RDD中 SequenceFile..., age:Int) rdd.map(x=>Person(x._1,x._2.toInt)).toDS DataSet-》RDD ds.rdd DataFrame》DataSet scala> val...") scala> case class Person(name:String, age:Int) scala> val ds = df.as[Person] scala> ds.collect

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【赵渝强老师】什么是Spark SQL？

二、Spark SQL的特点无缝集成在Spark中，将SQL查询与Spark程序混合。Spark SQL允许您使用SQL或熟悉的DataFrame API在Spark程序中查询结构化数据。...适用于Java、Scala、Python和R语言。提供统一的数据访问，以相同的方式连接到任何数据源。...一个Dataset 可以从JVM对象构造，然后使用函数转换（map， flatMap，filter等）去操作。 Dataset API 支持Scala和Java。...,job:String,mgr:Int,hiredate:String,sal:Int,comm:Int,deptno:Int) 将HDFS上的数据读入RDD，并将RDD与case Class关联 val...lines = sc.textFile("hdfs://bigdata111:9000/input/emp.csv").map(_.split(",")) 把每个Array映射成一个Emp的对象 val

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聊聊flink的CsvTableSink

var fieldNames: Option[Array[String]] = None private var fieldTypes: Option[Array[TypeInformation[.../org/apache/flink/table/sinks/CsvTableSink.scala class CsvTableSink( path: String, fieldDelim...]] to emit data as CSV files...[Row, String] { override def map(row: Row): String = { val builder = new StringBuilder ...[Row, String] { override def map(row: Row): String = { val builder = new StringBuilder

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快速入门Flink (4) —— Flink批处理的DataSources和DataSinks，你都掌握了吗?

使用 flink 操作进行单词统计打印 1.1.4 实现在 IDEA 中创建 flink-base 项目导入 Flink Maven 依赖分别在 main 和 test 目录创建 scala 文件夹...，(单词,数量)的元组 val wordNumDataSet: DataSet[(String, Int)] = words.map(_ -> 1) 使用 groupBy 操作按照第一个字段进行分组 val...(_.split(" ")) // 每个单词标记1 val wordAndOneDataSet: DataSet[(String, Int)] = wordDataSet.map((_,...用 Array 创建DataSet val ds2: DataSet[String] = env.fromCollection(Array("spark","flink")) ds2.print...用 Map 创建 DataSet val ds15: DataSet[(Int, String)] = env.fromCollection(Map(1 -> "spark",2 -> "flink

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大数据技术之_24_电影推荐系统项目_06_项目体系架构设计 + 工具环境搭建 + 创建项目并初始化业务数据 + 离线推荐服务建设 + 实时推荐服务建设 + 基于内容的推荐服务建设

issue String 电影发布时间无 shoot String 电影拍摄时间无 language Array[String] 电影的语言每一项用竖杠分割 genres Array[String...] 电影所属类别每一项用竖杠分割 actors Array[String] 电影的演员每一项用竖杠分割 directors Array[String] 电影的导演每一项用竖杠分割 3.2.2 ratings.csv...[String]): Unit = { } } 实时推荐主体代码如下： def main(args: Array[String]): Unit = { val config = Map...[Int], userRecentlyRatings: Array[(Int, Double)], simMovies: scala.collection.Map...[Int, scala.collection.immutable.Map[Int, Double]]): Array[(Int, Double)] = { // 定义一个 ArrayBuffer

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写给开发者的机器学习指南（十）

除了Smile库之外，在这个例子中，我们还将使用Scala-csv库处理csv包含逗号的字符串。...让我们从获取我们需要的数据开始： object TextRegression { def main(args:Array[String]): Unit = { //Get theexample...我们自己实现了如下： import java.io.File import scala.collection.mutable class DTM { var records:List[DTMRecord...] = { val source =scala.io.Source.fromFile(newFile("/Users/......但是在实际使用时，在选择lambda值时应该小心：选择的lambda越高，算法的要素数量就越少。这就是为什么交叉验证是重要的，因为要看看算法如何在不同的lambda上执行的。

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spark2 sql读取数据源编程学习样例1

, age: Long) def main(args: Array[String]) { val spark = SparkSession .builder()...val namesDF = spark.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age BETWEEN 13 AND 19") namesDF.map...object SQLDataSourceExample 在其它程序，SQLDataSourceExample可能是一个静态类，这就涉及到Scala的特殊之处了，由于静态成员（方法或者变量）在Scala...mod=viewthread&tid=12402 程序入口main def main(args: Array[String]) 这里我们看到它的定义关键字def来实现，args是参数名，Array[String...这是在spark2.1才有的功能 [Scala] 纯文本查看复制代码 ?

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一篇文章让深入理解Flink SQL 时间特性

定义处理时间属性有三种方法：在 DataStream 转化时直接指定；在定义 Table Schema时指定；在创建表的 DDL 中指定。.../data/sensor.txt") // 解析数据 val dataStream = inputStream.map(data => { val dataArray = data.split.../data/sensor.txt")) .withFormat(new Csv()) .withSchema(new Schema() .field("id", DataTypes.STRING...在将数据流转换为表时，有两种定义时间属性的方法。.../data/sensor.txt")) .withFormat(new Csv()) .withSchema(new Schema() .field("id",DataTypes.STRING

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Flink 的三种WordCount（文末领取Flink书籍）

也实现一下相同的逻辑，有兴趣的朋友可作参考： object SocketWindowWCScala { def main(args: Array[String]): Unit = { /...处理逻辑依然如图所示，然后下面咱们也创建一个文本如图里的内容（src/main/datas/dm.csv）： Java,Fink Scala Streaming Flink,Java Scala.../datas/dm.csv"; String resultPath = "....下面用 Scala 实现一次： object WordCountScala { def main(args: Array[String]): Unit = { val filePath =...{ def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建运行环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

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快速入门Flink (5) ——DataSet必知必会的16种Transformation操作(超详细!建议收藏!)

我希望在最美的年华，做最好的自己！在上一篇博客中，我们已经学习了在Flink中批处理流程的一般步骤，以及常见的输入DataSource和输出DataSink的几种方式（传送门：?...示例使用 map 操作，将以下数据 “1,张三”, “2,李四”, “3,王五”, “4,赵六”，转换为一个 scala 的样例类。...分别构建国家、国家省份、国家省份城市三个元组 4) 打印输出 */ object BashFlatMapDemo { def main(args: Array[String]): Unit...示例: 有两个 csv 文件，有一个为 score.csv，一个为 subject.csv，分别保存了成绩数据以及学科数据。 ?...,stuName:String,subId:Int,score:Double) def main(args: Array[String]): Unit = { val env: ExecutionEnvironment

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第三天：SparkSQL

scala> case class Person(name: String, age: Long) defined class Person 将RDD转化为DataSet scala> peopleRDD.map...所以在做一个整体的项目时候，一般还是以Java为主，只有在涉及到迭代式计算采用到Scala这样到函数式编程。...相同点 RDD、DataFrame、DataSet全部都是平台下到分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供了便利三者都有惰性机制，在创建，转换，如map方法时候不会立即执行，只有遇到了Action算子比如...4. load("…")：在"csv"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下需要传入加载数据的路径。...save ("…")：在"csv"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下需要传入保存数据的路径。

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大数据技术之_19_Spark学习_02_Spark Core 应用解析+ RDD 概念 + RDD 编程 + 键值对 RDD + 数据读取与保存主要方式 + RDD 编程进阶 + Spark Cor

[2] at makeRDD at :24 scala> flatMapSource.map(_.split(" ")).collect res1: Array[Array[String...>:27 scala> mapPartSource.mapPartitions(_.map(_ + "a")).collect res9: Array[String] = Array(1a, 2a, ...v._2._2)) 方式一：仅使用 map res18: Array[(String, Int)] = Array((c,76), (a,60), (b,76)) scala> res17.map...[2] at map at :26 scala> cache.collect res3: Array[String] = Array(1[1556167795046], 2[1556167795054...4.3 CSV 文件输入输出读取 CSV/TSV 数据和读取 JSON 数据相似，都需要先把文件当作普通文本文件来读取数据，然后通过将每一行进行解析实现对 CSV 的读取。

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Spark2.x学习笔记：10、简易电影受众系统

: Array[(String, (String, String))] = Array((1,(F,1)), (2,(M,56)), (3,(M,25)), (4,(M,45)), (5,(M,25))...scala> val rating =ratingsRdd.map(_.split("::")) rating: org.apache.spark.rdd.RDD[Array[String]] = MapPartitionsRDD...[10] at map at :26 scala> rating.first res9: Array[String] = Array(1, 1193, 5, 978300760).../** * .年龄段在“18-24”的男人，最喜欢看10部电影 */ object PopularMovieAnalyzer { def main(args: Array[String])...DistributedCache可以帮我们将小文件分发到各个节点的Task工作目录下，这样，我们只需在程序中将文件加载到内存中（比如保存到Map数据结构中），然后借助Mapper的迭代机制，遍历另一个大表中的每一条记录

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网站日志实时分析之Flink处理实时热门和PVUV统计

class ItemViewCount(itemId: Long, windowEnd: Long, count: Long) object HotItems { def main(args: Array...org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction[Long, _root_.com.ongbo.hotAnalysis.ItemViewCount, _root_.scala.Predef.String...]#OnTimerContext, out: _root_.org.apache.flink.util.Collector[_root_.scala.Predef.String]): Unit = {..., timestamp: Long) object PageVies { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment...org.apache.flink.util.Collector import redis.clients.jedis.Jedis object UvWithBloom { def main(args: Array

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Java中将Map转String，String转Map

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大数据技术之_24_电影推荐系统项目_06_项目体系架构设计 + 工具环境搭建 + 创建项目并初始化业务数据 + 离线推荐服务建设 + 实时推荐服务建设 + 基于内容的推荐服务建设

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