背景   这一篇可以说是“Hive JSON数据处理的一点探索”的兄弟篇.   平台为了加速即席查询的分析效率,在我们的Hadoop集群上安装部署了Spark Server,并且与我们的Hive数据仓库共享元数据.也就是说,我们的用户即可以通过HiveServer2使用Hive SQL执行MapReduce分析数据,也可以使用SparkServer使用Spark SQL(Hive SQL)执行Spark Application分析数据.   两者除去MapReduce和Spark Applica

前面讲到了kbmmw 的JSON 对象操作,如何快速的查找JSON 中的值? 一种办法就是通过遍历的方法,其实在kbmmw 还有一种灵活的查询方式, 就是通过SQL 方式查询JSON 中的值.也就是说用TKbmmwmemSQL 控件来实现. TKbmmwmemSQL 也可以用来查询 XML 和 CSV 文件,今天只说一下JSON 的查询. 我们首先在窗体中放一个Tkbmmwmemsql 控件, 如图设置其属性. 直接使用kbmmwmemSQL控件查询JSON , 首先需要把json串 保存成文本

昨天在使用jQuery的get方式请求返回json格式数据.然后使用jQuery自带的parseJSON 处理.总是出现这样的错误. 如果返回数据中content改成普通的数据可以通过.找了半天错误,没找到可以处理的方法.后来再俺们技术群里请求帮助.刚好同群的哥们也曾经遇到过类似的问题.说使用eval可以解决.测试把jQuery的parseJSON改为使用eval解析.没有再发生错误.据我们讨论应该是jQuery中的处理比原生态的javascript更严格的原因. 附  eval使用方法: 使用

python中json中的loads()和dumps()它们的作用经常弄换了,这里记录下,loads方法是把json对象转化为python对象,dumps方法是把pyhon对象转化为json对象,我是这么理解的,先上段loas的代码: #!/usr/bin/env python #coding=utf8 import os import sys import json BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__fil

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

文章标题 What’s new for Spark SQL in Apache Spark 1.3 作者介绍 Michael Armbrust 文章正文 The Apache Spark 1.3 release represents a major milestone for Spark SQL.  In addition to several major features, we are very excited to announce that the project has officia

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using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using System.IO; using Newtonsoft.Json; using Newtonsoft.Json.Linq; using System.Collections; using System.Data; using System.Data.SqlClient; using Common; using System.Threading; nam

SparkR (R on Spark) 概述 SparkDataFrame 启动: SparkSession 从 RStudio 来启动 创建 SparkDataFrames 从本地的 data frames 来创建 SparkDataFrames 从 Data Sources(数据源)创建 SparkDataFrame 从 Hive tables 来创建 SparkDataFrame SparkDataFrame 操作 Selecting rows(行), columns(列) Groupin

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal

Structured Streaming 编程指南 概述 快速示例 Programming Model (编程模型) 基本概念 处理 Event-time 和延迟数据 容错语义 API 使用 Datasets 和 DataFrames 创建 streaming DataFrames 和 streaming Datasets Input Sources (输入源) streaming DataFrames/Datasets 的模式接口和分区 streaming DataFrames/Dataset

关于http接口开发中json格式数据编码问题处理 在实际工作中,接口很多时候返回json格式,但有时返回的格式会有编码问题 假设如下接口:http://service.test.com/interface/getData_test.jsp 返回如下是正常的. [{"name":"\u8fd9\u662f\u4e2a\u6d4b\u8bd5"}] 但有时返回是这样的. [{"name":"这是个测试"}] 这个是错误的. 解决

Spark 概述 Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统. 它提供了 Java, Scala, Python 和 R 的高级 API,以及一个支持通用的执行图计算的优化过的引擎. 它还支持一组丰富的高级工具, 包括使用 SQL 处理结构化数据处理的 Spark SQL, 用于机器学习的 MLlib, 用于图形处理的 GraphX, 以及 Spark Streaming. 下载 从该项目官网的 下载页面 获取 Spark. 该文档用于 Spark 2.2.0 版本. Spa

快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scala 和 Python 来编写应用程序. 为了继续阅读本指南, 首先从 Spark 官网 下载 Spark 的发行包.因为我们将不使用 HDFS, 所以你可以下载一个任何 Hadoop 版

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas

遇到的问题 因为要把spark从es读出来的json数据转换为对象,开始想用case class定义类型,通过fastjson做转换.如下 case class Book (author: String, content: String, id: String, time: Long, title: String) val json = "{\"author\":\"hll\",\"content\":\"ES即etamspo

mysql5.7.8之后开始原生支持json. 在类似mongodb这种nosql数据库中,json存储数据是非常自然的, 在mysql中合理的使用json,能够带来极大的便利 Json字段的使用场景 在读laravel手册举例子时,我们经常会看到 $user->is_admin 来判断用户是否为管理员,但是在用户表中,admin往往只占很小一部分.如果单开一个is_admin字段是很没有必要的行为.数据库中会有大量的无意义数据存储, 我们可以为user表创建一个 json 字段,来存储我们的i

两个方向: 一.前台至后台: Spring可以自动封装Bean,也就是说可以前台通过SpringMVC传递过来的属性值会自动对应到对象中的属性并封装成javaBean,但是只能是基本数据类型(int,String等).如果传递过来的是特殊对象,则需要手动进行封装. Spring提供了@initBinder(初始化绑定封装)注解和WebDataBinder工具.用户只需要向WebDataBinder注册自己需要的类型的属性编辑器即可. /* 前台传递过来的String类型时间,通过下面的初始化绑定

最近使用SparkSQL做数据的打平操作,就是把多个表的数据经过关联操作导入到一个表中,这样数据查询的过程中就不需要在多个表中查询了,在数据量大的情况下,这样大大提高了查询效率.   我启动了thriftserver,然后通过beeline去连接thriftserver, 打平操作进行的很顺利,但是在执行groupby操作的时候beeline报了一个错误:gc overhead limit exceeded 我分析可能是thriftserver报的错误.但是查看了thriftserver的日志没

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