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。
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
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
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。
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。
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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