Apache光束- JSON分组_在Apache光束变换中对CSV列进行分组_Apache光束字段分区 - 腾讯云开发者社区

I have this JSON structure: { "2014": [ "2014-01", "2014-02", "2014-03", ... ], "2015": [ "2015-01",..."2015-02", "2015-03", ... ] } ... and a need parse that JSON to an HTML structure like this, with or...UPDATE: I updated the JSON 收起翻译译文我有这个JSON结构： { “ 2014”：[ “ 2014-01”， “ 2014-02”， “ 2014...，并且需要将JSON解析为这样的HTML结构（带有或不带有Jquery）。...json = { “ 2014”：[ “ 2014-01”， “ 2014-02”， “ 2014-03” ]，

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Apache DolphinScheduler 2.0.1 来了，备受期待的一键升级、插件化终于实现！

我们采用了一款优秀的前端组件 form-create，它支持基于 json 生成前端 UI 组件，如果插件开发涉及到前端，我们会通过 json 来生成相关前端 UI 组件。...org.apache.dolphinscheduler.spi.params 里对插件的参数做了封装，它会将相关参数全部转化为对应的 json。...2工作流和任务解耦在 Apache DolphinScheduler 1.x 版本中，任务及任务关系保存是以大 json 的方式保存到工作流定义表中的，如果某个工作流很大，比如达到 100 至 1000...个任务规模，这个 json 字段会非常大，在使用时需要解析 json。...优化 worker 分组管理功能后，每个 worker 节点都会归属于自己的 Worker 分组，默认分组为 default。

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大数据随记 —— DataFrame 数据操作

package sparksql import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark....中创建 DataFrame 对象 val df = sqlContext.read.json("resources/json/people.json") // 使用 SQLContext...package sparksql import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark....filter 方法完成条件过滤，这里过滤 age > 21 的数据并打印 ✨✨ df.filter(df("age")>21).show() // 使用 groupBy 方法进行分组...，求分组后的总数 ✨✨ df.groupBy("age").count().show() sc.stop() } }

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Solr基础操作13

Pivot facets其实也就是双重分组facet.pivot=stream_size,title 先根据 stream_size 分组，再根据 title 分组[root@h102 solr-5.3.0...q=*:*&rows=0&wt=json&indent=on&facet=on&facet.pivot=stream_size,title"{ "responseHeader":{ "status...0, "QTime":5265, "params":{ "facet":"on", "indent":"on", "q":"*:*", "wt":"json...API)", "count":1}, { "field":"title", "value":"org.apache.solr.search.join...API)", "count":1}, { "field":"title", "value":"org.apache.solr.store.hdfs

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Spark Streaming 项目实战 (4) | 得到最近1小时广告点击量实时统计并写入到redis

{Minutes, Seconds} import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream /* * @author 不温卜火 * @create 2020...各广告，每分钟 -> 按照(广告，分钟) 分组 2....{Minutes, Seconds} import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream import org.json4s.jackson.JsonMethods...各广告，每分钟 -> 按照(广告，分钟) 分组 2....再按照广告分组，把这个广告下所有的分钟记录放在一起 4. 把结果写在redis中 ---- 写到redis的时候的数据的类型 1.

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2021年大数据Spark（五十一）：Structured Streaming 物联网设备数据分析

提取JSON字符串中字段值,编写SQL执行分析，将最终结果打印控制台代码如下： package cn.itcast.structedstreaming import org.apache.commons.lang3....StringUtils import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.streaming.....StringUtils import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.streaming....依据业务，分析处理 // TODO: signal > 30 所有数据，按照设备类型分组，统计数量、平均信号强度 val resultStreamDF: DataFrame = etlStreamDF... // 信号强度大于10 .filter($"signal" > 30) // 按照设备类型分组 .groupBy($"device_type")

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SpringCloud Stream消息驱动代码实战

" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0..." xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0...修改8801的yml文件：增加分组group：atguiguA 修改8802的yml文件：增加分组group：atguiguB 测试4：重复测试3还是一样的结果现在的目的...： 8802/8803实现轮询分组，每次只有一个消费者8801模块的发的消息只能被8802或8803其中一个接收到，这样避免了重复消费。...四次 8801控制台：先启动8802，无分组属性配置，后台没有打出来消息 8802控制台：再启动8803，有分组属性配置，后台打出来了MQ上的消息

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Swagger 接口管理和文档导出

---- Swagger 接口管理和文档导出 Swagger 项目接口分组管理、文档生成和批量导出测试用例根据接口分组批量循环生成对应的 swagger.json 接口分组管理请前往《Spring...com.xxxx.xx.xxx.web.test;import org.apache.commons.io.FileUtils; import org.junit.Before; import org.junit.Test...uris = System.getProperty("io.swagger.json.uris"); //获取插件中配置的每个json文件的名称，名称可配置多个，有几个接口分组就有几个名称...，名称的格式必须是：组件标识-接口分组标识-接口版本号，例如：xxx-api-v1 String swaggerOutName = System.getProperty("io.swagger.json.output.name....Configuration;import org.apache.commons.configuration2.builder.fluent.Configurations;/** * * * <

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10SpringCloud Stream消息驱动

" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0..." xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0...存在问题有重复消费问题消息持久化问题分组消费与持久化消费目前是8802/8803同时收到了，存在重复消费问题解决方案：分组和持久化属性group，同一个组会发生竞争关系，只有其中一个可以消费...在8802和8803停止的情况下，生产者发送了3条消息先启动8802，无分组属性配置，后台没有打出来消息再启动8803，有分组属性配置，后台打出了MQ上的消息 ?...结论：我们发现有指定分组的服务8803，消息可以持久化，即使服务中途断开后重启仍然可以获得，而未指定分组的服务就会丢失断开期间发送到MQ的消息

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Spring Cloud项目

" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0..." xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0..." xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0..." xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0...--JSON 序列化依赖和模板引擎--> <!

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【ES三周年】ElasticSearch 简要技术总结与Spark结合使用实践

Document 使用 JSON 格式表示，下面是一个例子。...2.4 Type(将在ES6.0移除) Document 可以分组，比如weather这个 Index 里面，可以按城市分组（北京和上海），也可以按气候分组（晴天和雨天）。...这种分组就叫做 Type，它是虚拟的逻辑分组，用来过滤 Document。不同的 Type 应该有相似的结构（schema），举例来说，id字段不能在这个组是字符串，在另一个组是数值。...; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.SparkConf...import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext; import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream

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Spring Cloud Alibaba 项目搭建

" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0..." xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0..." xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0..." xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0...--JSON 序列化依赖和模板引擎--> <!

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Note_Spark_Day14：Structured Streaming(以结构化方式处理流式数据，底层分析引擎SparkSQL引擎)

字符串中，提取字段的之 .select( get_json_object($"value", "$.userID").as("userId"), // get_json_object..."), // get_json_object($"value", "$.signal").cast(DoubleType).as("signal"), // get_json_object...基于事件时间窗口分析：第一点、按照窗口大小和滑动大小对流式数据进行分组，划分为一个个组（窗口）第二点、按照业务，对每个组（窗口）中数据进行聚合统计分析 StructuredStreaming中...希望在10分钟的窗口内对单词进行计数，每5分钟更新一次，如下图所示：基于事件时间窗口统计有两个参数索引：分组键（如单词）和窗口（事件时间字段）。 ...先按照窗口分组、2. 再对窗口中按照单词分组、 3.

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整合Kafka到spark-streaming实例

场景模拟我试图覆盖工程上最为常用的一个场景： 1）首先，向Kafka里实时的写入订单数据，JSON格式，包含订单ID-订单类型-订单收益 2）然后，spark-streaming每十秒实时去消费kafka...中的订单数据，并以订单类型分组统计收益 3）最后，spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL。...; import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import org.apache.spark.streaming.Durations... /* * kafka消息形如: {"id": ${uuid}, "type": 1, "profit": 35} * 统计结果, 以type分组的总收益... * mapToPair, 将kafka消费的数据, 转化为type-profit key-value对 * reduceByKey, 以type分组, 聚合profit

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spark-streaming集成Kafka处理实时数据

场景模拟我试图覆盖工程上最为常用的一个场景： 1）首先，向Kafka里实时的写入订单数据，JSON格式，包含订单ID-订单类型-订单收益 2）然后，spark-streaming每十秒实时去消费kafka...中的订单数据，并以订单类型分组统计收益 3）最后，spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL。...; import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import org.apache.spark.streaming.Durations.../* * kafka消息形如: {"id": ${uuid}, "type": 1, "profit": 35} * 统计结果, 以type分组的总收益...* mapToPair, 将kafka消费的数据, 转化为type-profit key-value对 * reduceByKey, 以type分组, 聚合profit

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聚合函数Aggregations

().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json.../emp.json") // 注册为临时视图，用于后面演示 SQL 查询 empDF.createOrReplaceTempView("emp") empDF.show() 注：emp.json 可以从本仓库的...|[SMITH, ALLEN, WA...| +--------------------+--------------------+ 二、分组聚合 2.1 简单分组 empDF.groupBy("deptno...两种自定义方式分别如下： 3.1 有类型的自定义函数 import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator import org.apache.spark.sql...{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction} import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql

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SparkSQL操作外部数据源

userDF.select("name","favorite_color").show//选择性的显示两列 userDF.select("name","favorite_color").write.format("json...不指定文件形式： val userDF = spark.read.load("file:///home/hadoop/app/spark/examples/src/main/resources/people.json...RuntimeException: file:/home/hadoop/app/spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0/examples/src/main/resources/people.json...spark.table("emp").show //显示emp表的数据 spark.sql("select empno,count(1) from emp group by empno").show //按照empno分组显示...,count(1) from emp group by empno").filter("empno is not null").write.saveAsTable("emp_1") //按照empno分组且过滤掉

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SpringBoot 参数验证之 @Validated 和 @Valid

但是在分组、注解地方、嵌套验证等功能上两个有所不同： @Validated 分组：提供分组功能，可在入参验证时，根据不同的分组采用不同的验证机制。可注解位置：可以用在类型、方法和方法参数上。...@Valid 分组：无分组功能可注解位置：可以用在方法、构造函数、方法参数和成员属性上（两者是否能用于成员属性上直接影响能否提供嵌套验证的功能）嵌套验证：用在方法入参上无法单独提供嵌套验证功能；能够用在成员属性上...0x02：简单集成 pom.xml 文件添加如下依赖 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3....org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org...result.put("msg", "success"); return result; } } 主要在参数中添加 @Validated 注解，然后使用的 JSON

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全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程

遵循开放核心业务模式，部分软件根据各种开放源码许可证(主要是 Apache 许可证)进行许可，而其他部分则根据专有(源码可用)弹性许可证进行许可。官方客户端可以在 Java，。...NET (c #)、 PHP、 Python、 Apache Groovy、 Ruby 和许多其他语言。...据 DB-Engines 排名，Elasticsearch 是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是 Apache Solr，也是基于 Lucene 的....Document 可以分组，比如weather这个 Index 里面，可以按城市分组(北京和上海)，也可以按气候分组(晴天和雨天)。...这种分组就叫做 Type，它是虚拟的逻辑分组，用来过滤 Document。 http://localhost:9200/_mapping?

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Structured Streaming的任意状态操作

两个操作都允许你对分组的datasets使用自定义代码去更新自定义状态。...对于一个batch dataset，该函数只会为每个分组调用一次。对于streaming dataset，该函数会在每次trigger的时候触发，同时会更新每个组的状态。...import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.functions.get_json_object import...load() val words = df.selectExpr("CAST(value AS STRING)") val fruit = words.select( get_json_object...($"value", "$.time").alias("timestamp").cast("long") , get_json_object($"value", "$.fruit").alias

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angularjs-解析分组的json

Apache DolphinScheduler 2.0.1 来了，备受期待的一键升级、插件化终于实现！

大数据随记 —— DataFrame 数据操作

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2021年大数据Spark（五十一）：Structured Streaming 物联网设备数据分析

SpringCloud Stream消息驱动代码实战

Swagger 接口管理和文档导出

10SpringCloud Stream消息驱动

Spring Cloud项目

【ES三周年】ElasticSearch 简要技术总结与Spark结合使用实践

Spring Cloud Alibaba 项目搭建

Note_Spark_Day14：Structured Streaming(以结构化方式处理流式数据，底层分析引擎SparkSQL引擎)

整合Kafka到spark-streaming实例

spark-streaming集成Kafka处理实时数据

聚合函数Aggregations

SparkSQL操作外部数据源

SpringBoot 参数验证之 @Validated 和 @Valid

全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程

Structured Streaming的任意状态操作

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