代码如下: import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import org.apache.spark.sql

.NET Core 控制台程序没有 ASP.NET Core 的 IWebHostBuilder 与 Startup.cs ,那要读 appsettings.json.注依赖.配日志.设 IOptions 该怎么办呢?因为这些操作与 ASP.NET Core 无依赖,所以可以自己动手,轻松搞定. 1.读 appsettings.json ,ConfigurationBuilder 上 varconf = newConfigurationBuilder() .SetBasePath(Directo

项目背景 spark sql读hbase据说官网如今在写,但还没稳定,所以我基于hbase-rdd这个项目进行了一个封装,当中会区分是否为2进制,假设是就在配置文件里指定为#b,如long#b,还实用了个公司封装的Byte转其它类型,这个假设别人用须要自己实现一套方案.假设我们完毕这一步,将会得到一个DataFrame,后面就能够registerTmpTable,正常使用了使用hiveContext,是由于有一定的orc文件.我这套方案是兼容hbase和hfile的.比方: val conf =

Atitit.json xml 序列化循环引用解决方案json 1. 循环引用1 2. 序列化循环引用解决方法1 2.1. 自定义序列化器1 2.2. 排除策略1 2.3. 设置序列化层次,一般3级别为好..(推荐)1 2.4. Ref方法1 3. fastJson内置有合理的循环引用检测2 1. 循环引用 将Bean转化为json string时,一个非常的典型的问题就出现了,就是对象间的嵌套循环引用,如果没有合理的json生成策略,那将是一个无底洞的死循环,直到堆栈溢出.(循环引用的数据不能

功能:opencv读视频,显示进度条,推动进度条快进.后退,按q退出.代码如下: import os import cv2 def nothing(emp): pass def jindu(name,video): cv2.namedWindow(name,0) cv2.resizeWindow(name, 800, 600) cap = cv2.VideoCapture(video) frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) loop_fl

//通过双重for循环来找到JSON中不反复的数据 var count = 0; for ( i=0; i<json.length; i++) { for ( j=0; j<i; j++) { if ( json[j].api_id == json[i].api_id ) { count++; } } if ( count == 0 ) { kong.getApiName( json[i].api_id ); } count = 0;  }

Example: spark.master spark://master:7077 spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://namenode:8021/directory spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer spark.driver.memory 5g spark.executor.extraJavaOptions -XX:+PrintGCDet

什么是json? W3C JSON定义修改版: JSON 指的是 JavaScript 对象表示法(JavaScript Object Notation) JSON 是轻量级的文本数据交换格式,并不是编程语言 JSON 独立于语言存在 JSON 具有自我描述性,更易理解 读书,有必要对概念有较为清晰的认识.以下就涉及到的名词解释一下. 1)JavaScript对象表示法.JSON语法无非是对JavaScript对象的表述,甭管是用对象数组.单纯的对象还是组成对象的简单值,这些都只是为了描述对象或

提出问题 1. shuffle过程的数据是如何传输过来的,是按文件来传输,还是只传输该reduce对应在文件中的那部分数据? 2. shuffle读过程是否有溢出操作?是如何处理的? 3. shuffle读过程是否可以排序.聚合?是如何做的? ...... 概述 在 spark shuffle的写操作之准备工作 中的 ResultTask 和 ShuffleMapTask 看到了,rdd读取数据是调用了其 iterator 方法. 计算或者读取RDD org.apache.spark.rdd.R

以下代码演示的是spark读取 text,csv,json,parquet格式的file 为dataframe, 将dataframe保存为对应格式的文件 package com.jason.spark23 import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession} object ReadTest

return; // 退出循环(不满足,退出此次循环.下次满足条件,依然会走此循环)return false; //退出函数(退出所有) 一. 数组循环: html: <div class="WPLeCaZ"> <span class="GPHText">账期:</span> <div class="WPLeCa"> <span class="HOpt01" id=&quo

如果没有安装包,可以用我的这个 百度网盘链接点击进入 提取码: eku1 解压之后 准备开始配置环境变量 如果运行时候报错参考 (java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.) 点击进入 先看运行项目的结构 pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <pr

1. 建立用来保存树结构数据的目标对象 public class TreeObject { public string name { get; set; } public string value { get; set; } public IList<TreeObject> children = new List<TreeObject>(); public void Addchildren(TreeObject node) { this.children.Add(node); }

var str = '[{"uname":"王强","day":"2010/06/17"},{"uname":"王海云","day":"2010/06/11"}]'; for(var i=0;i<jsonList.length;i++){ for(var key in jsonList[i]){ alert("key:"+

问题:我用 sqoop 把 Mysql 中的数据导入到 hive,使用了--delete-target-dir --hive-import --hive-overwrite 等参数,执行了两次. mysql 中只有 20 条记录.在 hive shell 中,查询导入到的表的记录,得到结果 20 条,是对的. 然而在 spark-shell 中,使用 spark sql 得到的结果却是 40 条. 又执行了一次 sqoop 的导入,hive 中仍然查询到 20 条,而 spark shell 中

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.hive._ /** * Created by soyo on 17-10-12. */ case class Persons(name:String,age:Int) case class Record(key: Int, value: Stri

$.ajax({ type:'post', data:{specialName:specialName,count:count}, url:"admin/pcAdminGetArticleList?status=published", success:function(data){ var html=""; if(data.code==2000){ var userList = data.list; for(var i=0;i<userList.length;

var resultJSON = '{"FirstName":"John","LastName":"Doe","Email":"johndoe@johndoe.com","Phone":"123 dead drive"}'; var result = $.parseJSON(resultJSON); $.each(result, function(

欢迎转载,转载请注明出处. 概要 本文简要介绍如何使用spark-cassandra-connector将json文件导入到cassandra数据库,这是一个使用spark的综合性示例. 前提条件 假设已经阅读技术实战之3,并安装了如下软件 jdk scala sbt cassandra spark-cassandra-connector 实验目的 将存在于json文件中的数据导入到cassandra数据库,目前由cassandra提供的官方工具是json2sstable,由于对cassandr

在之前写过提取json数据格式的文章,这次对jmeter读取json数据格式进行整理. 举例一个接口的response 格式如下: { "data" : { "device_vec" : [ { "agent_version" : "9.7.0.2225", "android_id" : "e3d699cf01620531", "asset_number" : &qu

在之前写过提取json数据格式的文章,这次对jmeter读取json数据格式进行整理. 举例一个接口的response 格式如下: { "data" : { "device_vec" : [ { "agent_version" : "9.7.0.2225", "android_id" : "e3d699cf01620531", "asset_number" : &qu