import scala.util.parsing.json.JSON._ import scala.io.Source object ScalaJsonParse { def main(args...Unit = { var tt = Map.empty[String, Any] val tree = parseFull(Source.fromFile("/data/result.json
这里可直接看代码： import scala.util.parsing.json.JSON._ import scala.io.Source object XMLHelloWorld { def...main(args: Array[String]): Unit = { def regJson(json:Option[Any]) = json match { case Some...case None => "erro" // case other => "Unknow data structure : " + other } // 解析...regList(tmp:Option[Any]) = tmp match { case Some( list: List[String] ) => list } // 解析...(auc, precision_score, recall_score, ks_value)) git：https://github.com/MachineLP/Spark-/tree/master/scala-json
我们要完成的任务是输出JSON字典，并且对其中的每个元素，要输出它的所有父节点。那么很容易想到的做法就是递归解析。...我参考了别人的一些文章和回答，总结了如下的解决方案： from __future__ import print_function import json def dict_generator(indict...key, value] else: yield indict if __name__ == "__main__": sJOSN = '' sValue = json.loads
/** * JSONObject解析方法（可以解析任意层json，采用递归解析的方法） * @param objJson * @param menu 父菜单实体类 * @param list...public static List analysisJson(Object objJson,Menu menu,List list) { // 如果obj为json...将该级菜单对象存进list集合中 list.add(menu1); //调用回调方法 analysisJson(objArray.get(i),menu1,list); } // 如果为json...objArray = (JSONArray) object; //调用回调方法 analysisJson(objArray,menu,list); } // 如果key中是一个json
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...c); c += 1; result } } } 一、CurrentOrigin 使用 object CurrentOrigin 为 TreeNodes 提供一个可以查找上下文的地方，比如当前正在解析哪行...，一般将递归操作放在调用该函数的地方）后该节点的 copy。...innerChildren).toSet[TreeNode[_]] 2.16、node string 相关 用一行表示该节点 一行更细致的 带 suffix 的 tree 形状的 tree 形状带 num 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，num 可以在
二、spray-json简介 spray-json是一款使用Scala语言编写的开源Json处理框架。...其中对其介绍如下： spray-json is a lightweight, clean and efficient JSON implementation in Scala....可以在JSON字符串对象、AST（JSON树）对象、Scala类型之间任意转换。 ...{ "name": "wsf", "age": 26 } 3.5 递归类型转换 如果是case类属性又包含自身，既递归类型，在定义隐式对象的时候稍有不同，需要显式指明对象的属性，并将...jsonFormat的结果传给lazyFormat，我想这里主要是为了防止递归过程中出现无限循环等错误。
倘若从这个角度出发，Scala就体现出好处了，毕竟它同时支持了OO和FP两种设计范式。 从设计角度看，我认为OO更强调对象的自治，即每个对象承担自己应该履行的职责。...我要实现的是一个条件表达式树的验证和解析，这棵树的节点分为两种类型： Condition Group Condition Condition Group作为根节点，可以递归嵌套Condition Group...例如，为了保证解析后where子句的语法合规，需要考虑为每个节点解析的结果添加小括号。当对整个表达式树进行递归解析时，每次返回的结果无法直接作为accumulator的值。...如果在当前递归层添加了小括号，由于该层次下的子节点还未得到解析，就会导致小括号范围有误；如果不添加小括号，就无法界定各个层次逻辑子句的优先级，导致筛选结果不符合预期。...这里之所以定义为抽象类，而非trait，是为了支持Json解析的多态，与本文无关，这里不再解释。
那么scala语言为什么要支持这个特征呢？...scala语言是完全面向对象的，不像Java语言存在那种primitive的东西 scala语言没有运算符的概念，这些运算符都是对象（类）的方法 为了更好的支持领域专用语言（dsl），配合语言其他特征...再加上scala语言的其他特征，会感觉一片混沌。...函数编程高级 偏函数 三种形式，高级函数，匿名函数 =>，参数推断，闭包，柯里化，控制抽象 递归方式思考 Option 这个包装类的存在意义，递归的一些概念引入已经尾递归优化。...与数据结构 稀松数组，队列，链表，栈，递归，排序，查找，哈希表，二叉树，二叉排序树，红黑树，平衡二叉树等等 目的：熟悉Scala编程模式。
斯坦福解析器 – 解析器是一个程序，能分析出句子的语法结构。...H2O – 机器学习引擎，支持Hadoop，Spark等分布式系统和个人电脑，可以通过R，Python，Scala，REST / JSON调用API。...– BLLIP自然语言解析器的Python绑定（即Charniak-Johnson解析器） PyNLPl – Python的自然语言处理库。...在txt，json或hash中获取几乎任何东西（停止词语，国家，非单词）的列表。...和风暴 Algebird – Scala的抽象代数 xerial – Scala的数据管理工具 煨 – 减少你的数据。
模式匹配是许多函数编程语言的特征，允许从代数数据类型的潜在嵌套结构中提取值。在Catalyst中，语法树提供了一种转换方法，可以在树的所有节点上递归地应用模式匹配函数，将匹配到的节点转换为特定结果。...每个批次后，开发人员还可以在新树上进行合理检查（例如，看看是否所有属性都是分配类型了），通常也通过递归匹配来编写。 最后，规则条件及其本身可以包含任意的Scala代码。...该框架支持更广泛地使用cost-based的优化，然而，由于可以使用规则为整个树递归地估计成本。因此，我们打算在未来实现更加丰富的cost-based优化。...编译器解析，代表了代码的AST。...Quasiquotes在编译时进行类型检查，以确保仅替换适当的AST或literals ，使其比字符串连接更可用，并且它们直接生成Scala AST，而不是在运行时运行Scala解析器。
:47) at org.json4s.jackson.JValueDeserializer.deserialize(JValueDeserializer.scala:39) at org.json4s.jackson.JValueDeserializer.deserialize...(JValueDeserializer.scala:32) at org.json4s.jackson.JValueDeserializer.deserialize(JValueDeserializer.scala...$class.parse(JsonMethods.scala:25) at org.json4s.jackson.JsonMethods$.parse(JsonMethods.scala:55) at...:734) 2 问题原因 从报错来看，该hive表的tblproperites有问题，tblproperites中的json字段无法正常解析，导致SparkSql读取该表出错。...Hive和Impala在读取表的时候不会去解析tblproperites，因此正常。
对于编写Scala代码，我的要求很低，只有两点： 写出来的代码尽可能有scala范儿，不要看着像Java代码 不要用Scala中理解太费劲儿的语法，否则不利于维护 对于Scala编程，我们还总结了几条小原则...主要用于处理前端发来的数据分析消息，相当于一个dispatcher，也承担了部分消息处理的职责，例如对消息包含的元数据进行解析，生成SQL语句，用以发送给Spark的SqlContext。...Spray默认对Json序列化的支持是使用的是Json4s，为此Spray提供了Json4sSupport trait；如果需要支持更多自定义类型的Json序列化，需要重写隐式值json4sFormats...因为并非Router都使用Json格式，由于trait定义的继承传递性，可能会导致未使用Json格式的Router出现错误； Json4s可以支持Scala的大多数类型，包括Option等，但不能很好地支持...Scala枚举以及复杂的嵌套递归结构，包括多态。
不过仍然有几点需要注意，这些方面包括： Maven依赖 Spring的语法 Json的序列化 Maven依赖 在Scala项目中，如果仍然使用Maven管理依赖，则它与在Java项目中添加Spring...} Json的序列化 添加依赖 Spring Boot使用Jackson作为Json的序列化支持，若要在Scala项目也要使用Jackson，则需要添加jackson对scala的支持模块： <dependency...这棵树的节点分为两种类型： Condition Group Condition Condition Group作为根节点，可以递归嵌套Condition Group和Condition，如下图所示： ?...结构需要支持Json类型的多态，即前面代码所示的ConditionExpression抽象类型，子类ConditionGroup与Condition拥有不同的属性定义。...要支持这种Json的多态，则必须在抽象类型ConditionExpression上添加如下annotation： @JsonTypeInfo( use = JsonTypeInfo.Id.NAME,
假定一个场景 假定一个场景：我们可以从司机平台的某个接口获取司机的各种特征，例如：年龄、订单数、收入、每天驾驶时长、驾龄、平均车速、被投诉次数……数据一般采用 json 来传递。...并且其实挺简单，我们来写一个示例代码： // 从第三方获取司机特征，json 表示 func getDriverRemote() []byte { return []byte(`{"orders":100000...(bs, &d) fmt.Println(isOldDriver(&d)) } 直接来看 main 函数：getDriverRemote 模拟从第三方 RPC 获取一个司机的特征数据，用 json...直观地理解如何用 ast 解析规则 使用 ast 包提供的一些函数，我们可以非常方便地将如下的规则字符串： orders > 10000 && driving_years > 5 解析成一棵这样的二叉树...递归地遍历 X，如果 X 是叶子结点，那就结束递归，并计算出 X 的值…… 这里再展示一个用 ast 包打印出来的抽象语法树： ?
Input基类定义了Spark node中输入数据的格式、读取和解析规范，用户可以根据Spark支持的数据源，创建各种格式的Input，如图2中示例的Parquet、Orc、Json、Text、CSV。...Input基础类为计算引擎定义了该引擎内支持的所有输入类型，如Spark引擎中支持Parquet、Orc、Json、CSV、Text等，并将输入类型转换为数据流通媒介（如Spark执行引擎的Dataframe...Weiflow通过Scala的XML内置模块对用户提供的XML文件进行解析并生成相应的数据结构，如DAG node，模块间依赖关系等。...在成功解析各模块的依赖关系后，Weiflow通过Scala语言的懒值特性和Call By Name机制，将依赖关系转化为DAG网络图，并通过调用Output实现类中提供的Action函数（Output.write...然而通过Scala语言中的Currying特性，可以很容地解决上述问题。在Scala中，函数为一等公民，且所有函数均为对象。
文章目录 基本特征 语法 数据源 结构化数据计算 应用结构 SPL资料 ---- 基本特征 适应面 Kotlin的设计初衷是开发效率更高的Java，可以适用于任何Java涉及的应用场景，除了常见的信息管理系统...Scala支持的数据源种类比较多，且有六种数据源接口是内置的，并针对结构化数据处理做了优化，包括：JDBC、CSV、TXT、JSON、Parquet列存格式、ORC列式存储，其他的数据源接口虽然没有内置...Scala专业性强，内置解析CSV的接口，代码比Koltin简短得多： val spark = SparkSession.builder().master("local").getOrCreate()...在解析数据类型时麻烦些，其他方面没有明显缺点。...、符合条件的记录序号；除了常规等值分组，还支持枚举分组、对齐分组、有序分组；将关联类型分成外键和主子；支持主键以约束数据，支持索引以快速查询；对多层结构的数据（多表关联或Json\XML）进行递归查询等
这种情况使数据解析变得十分容易。相比之下，行存储则要复杂得多，因为在一行记录中保存了多种类型的数据，数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换，这个操作很消耗CPU，增加了解析的时间。...所以，列存储的解析过程更有利于分析大数据。 4）从数据的压缩以及更性能的读取来对比 ? ?...⑤数据类型一致，数据特征相似，可以高效压缩。比如有增量压缩、前缀压缩算法都是基于列存储的类型定制的，所以可以大幅度提高压缩比，有利于存储和网络输出数据带宽的消耗。...3| | hive| 1| |hadoop| 2| | big| 2| | scla| 1| | data| 1| +------+-----+ 2.读取json...>val sqc=new SQLContext(sc) scala> val tb4=sqc.read.json("/home/software/people.json") scala> tb4.show
读取 Json 文件 如果 JSON 文件中每一行就是一个 JSON 记录，那么可以通过将 JSON 文件当做文本文件来读取，然后利用相关的 JSON 库对每一条数据进行 JSON 解析。 ...// 读取 json 数据的文件, 每行是一个 json 对象 scala> val rdd1 = sc.textFile("/opt/module/spark/examples/src/main/resources.../people.json MapPartitionsRDD[11] at textFile at :24 // 导入 scala 提供的可以解析 json 的工具类 scala> import...scala.util.parsing.json.JSON import scala.util.parsing.json.JSON // 使用 map 来解析 Json, 需要传入 JSON.parseFull...[12] at map at :27 // 解析到的结果其实就是 Option 组成的数组, Option 存储的就是 Map 对象 scala> rdd2.collect res2
基础语法 scala区分大小写 类名第一个字母要大写 方法名称第一个字母小写 程序入口定义def main(args:Array[String]) scala注释 // /* */ Scala...第一行 package 包名 scala导入包 import 包名 scala数据类型 与java基本相同 有几个不同的 Unit：和java的void类似，无返回值 Nothing：在scala...的类层级的最低端，是任何其他类型的子类型 Any：是其他所有类的超类 scala变量 var/val 变量名：数据类型=值 scala关键字 与java基本相同 private protected...public if…..else while do…while for scala函数 def 方法名称（参数：数据类型）：返回值={方法体} 函数传名调用 函数可变参数 递归函数...Trait特征 相当于java的接口，与接口不同的是可以定义属性和方法的实现 模式匹配 传入值 match{ case 匹配值=>返回值 } 正则表达式 引用 scala.util.matching.Regex
因为Spark App 的写法多样，基于代码的解析需要考虑java、python、 scala，显得过于复杂，我们首先考虑了基于日志的分析。...programmatic 初始化 programmatic init 需要在代码中显示的开启血缘解析， 例如 scala demo // given a Spark session ... val sparkSession...解析到 writeCommand 以后会基于 writeCommand 中的 query 字段解析读操作。读操作基于 query 这部分 logicalPlan 进行递归解析。...最后解析完成可以得到 plan 和 event 两个 json 信息，plan 为血缘关系， event 为额外的辅助信息。...这跟 spline 解析的时候通过 logicalPlan 中的 child 关系进行递归有关， 遇到 LogicalRDD 递归结束。
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