在正常调用过程中,难免需要对多个文件夹下的多个文件进行读取,然而之前只是明确了spark具备读取多个文件的能力。...针对多个文件夹下的多个文件,以前的做法是先进行文件夹的遍历,然后再进行各个文件夹目录的读取。 今天在做测试的时候,居然发现spark原生就支持这样的能力。 原理也非常简单,就是textFile功能。...编写这样的代码,读取上次输出的多个结果,由于RDD保存结果都是保存为一个文件夹。而多个相关联RDD的结果就是多个文件夹。...sc.textFile("data/Flag/*/part-*") println(alldata.count()) 经过测试,可以实现对多个相关联RDD保存结果的一次性读取
Spark读取配置 我们知道,有一些配置可以在多个地方配置。...在其构造函数中就完成了从 『spark-submit --选项』、『spark-defaults.conf』、『spark-env.sh』中读取配置,并根据策略决定使用哪个配置。...该参数包含一些系统环境变量的值和从spark-env.sh中读取的配置值,如图是我一个demo中env值的部分截图 ?...Step1:创建各配置成员并赋空值 这一步比较简单,定义了所有要从『spark-submit --选项』、『spark-defaults.conf』、『spark-env.sh』中读取的配置,并赋空值。...Step3:mergeDefaultSparkProperties加载spark-defaults.conf中配置 Step3读取spark-defaults.conf中的配置文件并存入sparkProperties
一,基本介绍 本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数,帮助解决复杂嵌套的json数据格式,比如,map和嵌套结构。...A),get_json_object() B),from_json() C),to_json() D),explode() E),selectExpr() 二,准备阶段 首先,创建一个没有任何嵌套的JSon...() 该方法从spark1.6开始就有了,从一个json 字符串中根据指定的json 路径抽取一个json 对象。...从上面的dataset中取出部分数据,然后抽取部分字段组装成新的json 对象。...五,如何使用to_json() 下面使用to_json()将获取的数据转化为json格式。将结果重新写入kafka或者保存partquet文件。
一,准备阶段 Json格式里面有map结构和嵌套json也是很合理的。本文将举例说明如何用spark解析包含复杂的嵌套数据结构,map。...二,如何使用explode() Explode()方法在spark1.3的时候就已经存在了,在这里展示一下如何抽取嵌套的数据结构。...三,再复杂一点 在物联网场景里,通畅物联网设备会将很多json 事件数据发给他的收集器。...json数据格式。...一旦你将嵌套数据扁平化之后,再进行访问,就跟普通的数据格式没啥区别了。
问题导读 1.spark2 sql如何读取json文件? 2.spark2读取json格式文件有什么要求? 3.spark2是如何处理对于带有表名信息的json文件的?...spark有多个数据源,json是其中一种。那么对于json格式的数据,spark在操作的过程中,可能会遇到哪些问题? 这里首先我们需要对json格式的数据有一定的了解。...json数据有两种格式: 1.对象表示 2.数组表示 二者也有嵌套形式。 比如我们创建一个个人信息的json。 [Plain Text] 纯文本查看 复制代码 ?...上面内容保存为文件people.json,然后上传到hdfs的跟路径,进入spark-shell,读取json文件 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...从上面我们看出spark对于json文件,不是什么格式都是可以的,需要做一定的修改,才能正确读取,相信以后spark会有所改进。
数据读取是所有数据处理分析的第一步,而Pandas和Spark作为常用的计算框架,都对常用的数据源读取内置了相应接口。...Excel文件会更加方便,但日常使用不多; read_json:json文件本质上也属于结构化数据,所以也可将其读取为DataFrame类型,但如果嵌套层级差别较大的话,读取起来不是很合适; read_html...02 Spark常用数据读取方法 与Pandas类似,Spark也提供了丰富的数据读取API,对于常用的数据读取方法也都给予了非常好的支持。...这里以Scala Spark为例,通过tab键补全命令查看常用的数据读取方法如下: 通过spark-shell的tab键补全得到spark.read.的系列方法 可以明显注意到Spark的数据读取API...其他也有read.json和read.orc等,但使用频率不高。
qr-code.png 读取结构化数据 Spark可以从本地CSV,HDFS以及Hive读取结构化数据,直接解析为DataFrame,进行后续分析。...读取本地CSV 需要指定一些选项,比如留header,比如指定delimiter值,用,或者\t或者其他。 import org.apache.spark.sql....Hive数据 SparkSession可以直接调用sql方法,传入sql查询语句即可。...返回的DataFrame可以做简单的变化,比如转换 数据类型,对重命名之类。 import org.apache.spark.sql....HDFS数据 HDFS上没有数据无法获取表头,需要单独指定。
这篇文章接上一篇spark submit读写hudi,上一篇spark submit写入hudi的数据这里打算通过spark sql来进行查询 这里稍作一些基本配置 1.首先把core-site.xml...执行命令 bin/spark-sql \ --master yarn \ --conf spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false \ --jars /Users...) - object (class org.apache.spark.rdd.ParallelCollectionPartition, org.apache.spark.rdd.ParallelCollectionPartition...org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:989) at org.apache.spark.api.java.JavaRDDLike$class.collect...(SparkApplication.scala:52) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit
实战 1.背景 通过 spark sql 读取 kudu 数据,由于 kudu 表 只有 6 个 tablet ,所以 spark 默认只能启动 6 个 task,读取 kudu 数据,通过界面可以看到...kudu 的 scan 维持在 143M/s ,想要增大 spark 读取 kudu 的效率。...[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2020051118163413.png) 2.修改 通过追踪 kudu-spark.jar 的源码知道 ?...splitSizeBytes sets the target number of bytes per spark task....be split to generate uniform task sizes instead of the default of 1 task per tablet 调参为: val sqlDF = spark.sqlContext.read.options
在数据传输流程中,json是以文本,即字符串的形式传递的,而JS操作的是JSON对象,所以,JSON对象和JSON字符串之间的相互转换是关键。..."sex": "man" }; 一、JSON字符串转换为JSON对象 要运用上面的str1,必须运用下面的要领先转化为JSON对象: //由JSON字符串转换为JSON对象 var...= JSON.parse(str); //由JSON字符串转换为JSON对象 然后,就可以这样读取: Alert(obj.name); Alert(obj.sex);...二、可以运用 toJSONString()或者全局要领 JSON.stringify()将JSON对象转化为JSON字符串。...对象转化为JSON字符 alert(last); 数据组 var str='[{"name":"cxh","sex":"man"},{"name":"cxh1","sex":"man1"}]';
由于我们的埋点日志是嵌套json类型,要想最终所有字段展开来统计分析就必须把嵌套json展开。..."&" remove_field => [ "args","@timestamp","message","path","@version","path","host" ] } json...=> "{\"pfrom\":\"shouye\",\"ptitle\":\"shouye\"}", "osv" => "iOS11.4.1" } 可以看到lg_vl字段仍然是json...如果直接在配置文件中添加 json { source => "lg_vl" } 会报jsonParseException错。...之后添加一个字段lg_value,再将lg_vl的内容赋值给lg_value;之后单独对lg_value进行json解析就可以了。
1.Python读取JSON报错:JSONDecodeError:Extra data:line 2 column 1 错误原因: JSON数据中数据存在多行,在读取数据时,不能够单单用open(),应利用...', 'r', encoding='utf-8'): json_data.append(json.loads(line)) import json # 由于文件中有多行,直接读取会出现错误...这是读取到文件数据的数据类型:', type(json_data)) for v in json_data: # print(v) # 取出特定数据...这是读取到文件数据的数据类型:', type(json_data)) for v in json_data: # print(v) # 取出特定数据...json_data.append(json.loads(line)) # print(json_data) # 由于文件中有多行,直接读取会出现错误,因此一行一行读取 file = open("test_data.json
$scalaVersion") compile("org.scala-lang:scala-compiler:$scalaVersion") compile("org.apache.spark...:spark-sql_2.11:$sparkVersion") compile("org.apache.spark:spark-streaming_2.11:$sparkVersion")...compile("org.apache.spark:spark-hive_2.11:$sparkVersion") compile("org.apache.spark:spark-hive-thriftserver..._2.11:$sparkVersion") 启动hive支持 val warehouseLocation = new File("spark-warehouse").getAbsolutePath...//配置spark val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark Hive Example") .master
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)。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎,以后还会有更深度的使用(比如使用Spark streaming来进行实时运算),因此,我选用了Spark on Hive这种解决方案,将Hive仅作为管理结构化数据的工具...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。
读写 JSON 数据 问题 你想读写 JSON(JavaScript Object Notation) 编码格式的数据。...解决方案 json模块提供给了一种很简单的方式来编码和解码json数据,其中两个主要的函数时json.dumps()和 json.loads() 下面演示如何将一个 Python 数据结构转换为 JSON...() 和 json.load()来编码和解码 JSON 数据。...f: data = json.load(f) 讨论 JSON 编码支持的基本数据类型为 None ,bool ,int ,float 和 str ,以及包含 这些类型数据的 lists,tuples...的结构,特别是当数据的嵌套结构层次很深或者包含大量的字段时。
前端传给后端的JSON数据,如果开发者对此进行了拦截并进行了消费,那么后续在controller中就无法再次获取对应数据。...原因在于服务端是通过IO流来解析JSON数据,而流是一种特殊的结构,只要读完就没有了,而在某些场景下往往希望可以多次读取。...我们在具体实现的时候,可能会先将请求中的参数提取出来,如果参数是JOSN数据,那么由于流已经读取了,因此后续在接口是无法再次获取JSON数据的。...数据的,加上我们在拦截器中已经读取了流,因此后续接口中就得不到数据: 可是现在我们希望IO流可以被多次读取,此时该如何操作呢?...进行增强这一方式可以解决JSON重复读取问题,其本质上是对请求数据格式进行判断。
读写 JSON 数据 问题 你想读写 JSON(JavaScript Object Notation) 编码格式的数据。 解决方案 json 模块提供了一种很简单的方式来编码和解码 JSON 数据。...其中两个主要的函 数是 json.dumps() 和 json.loads() 下面演示如何将一个 Python 数据结构转换为 JSON import json data = { 'name' :...数据结构: data = json.loads(json_str) 如果你要处理的是文件而不是字符串,你可以使用 json.dump() 和 json.load()来编码和解码 JSON 数据。...f: data = json.load(f) 讨论 JSON 编码支持的基本数据类型为 None ,bool ,int ,float 和 str ,以及包含 这些类型数据的 lists,tuples...的结构,特别是当数据的嵌套结构层次很深或者包含大量的字段时。
作者:厅长大人 来源:Python知识大全 读写 JSON 数据 问题 你想读写 JSON(JavaScript Object Notation) 编码格式的数据。...解决方案 json 模块提供了一种很简单的方式来编码和解码 JSON 数据。...数据结构: data = json.loads(json_str) 如果你要处理的是文件而不是字符串,你可以使用 json.dump() 和 json.load()来编码和解码 JSON 数据。...f: data = json.load(f) 讨论 JSON 编码支持的基本数据类型为 None ,bool ,int ,float 和 str ,以及包含 这些类型数据的 lists,tuples...的结构,特别是当数据的嵌套结构层次很深或者包含大量的字段时。
对于长期使用python写代码的我来说,经常在Python代码中,使用.get方法来访问嵌套在JSON结构中的值。...我们知道JSON(JavaScript Object Notation)是一种常见的数据交换格式,它可以包含嵌套的键值对。但是在我们使用总该如何获取嵌套对象中的值呢?...1、问题背景在 Python 中,可以使用 .get() 方法从 JSON 对象中获取值。当 JSON 对象中嵌套了其他 JSON 对象时,如何获取嵌套对象中的值呢?...2、解决方案但是,如果 JSON 对象中的嵌套对象不是直接使用键值对表示,而是使用数组表示,则获取嵌套对象中的值就会变得更加复杂。...代码示例import json# 读取 JSON 文件with open('data.json', 'r') as f: data = json.load(f)# 获取 "product" 对象中的
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 第一步:准备本地JSON文件 F:\nodejs\data\test.json { "code": 0, "msg": "请求成功",...返回的对象是一个键值对,当extended为false的时候,键值对中的值就为'String'或'Array'形式,为true的时候,则可为任何数据类型。...'); //文件路径,__dirname为当前运行js文件的目录 //var file = 'f:\\nodejs\\data\\test.json'; //也可以用这种方式指定路径 //读取json文件...fs.readFile(file, 'utf-8', function(err, data) { if (err) { res.send('文件读取失败'); } else { res.send...app.listen(port, hostName, () => { console.log(`服务器运行在http://${ hostName}:${ port}`); }); 第三步: 测试请求接口数据
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