利用python中的json读取json文件时,因为错误使用了相应的方法导致报错:TypeError:the Json object must be str, bytes or bytearray,not‘TextIOWrapper’. 解决方法: 首先要弄明白json有四个方法:dumps和loads.dump和load.其中,dumps和loads是在内存中转换(python对象和json字符串之间的转换),而dump和load则是对应于文件的处理. 出现这个错误的原因是自己用了loads方…

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…

json文件是一种轻量级的数据交互格式.一般在jquery中使用getJSON()方法读取,具体示例代码如下,感兴趣的朋友可以参考下哈,希望可以帮助到你   json文件是一种轻量级的数据交互格式.一般在jquery中使用getJSON()方法读取. 复制代码 代码如下: $.getJSON(url,[data],[callback]) url:加载的页面地址 data: 可选项,发送到服务器的数据,格式是key/value callback:可选项,加载成功后执行的回调函数 1.首先建一个JS…

json文件是一种轻量级的数据交互格式.一般在jquery中使用getJSON()方法读取. $.getJSON(url,[data],[callback]) url:加载的页面地址 data: 可选项,发送到服务器的数据,格式是key/value callback:可选项,加载成功后执行的回调函数 1.      首先建一个JSON格式的文件userinfo.json 保存用户信息.如下: [ { "name":"张国立", "sex":&qu…

  Spark SQL中的Catalyst 的工作机制 答:不管是SQL.Hive SQL还是DataFrame.Dataset触发Action Job的时候,都会经过解析变成unresolved的逻辑执行计划,然后利用元数据信息对unresolved的逻辑执行计算进行分析,得到逻辑执行计划,然后对逻辑执行计划进行优化,得到优化后的逻辑执行计划,然后利用优化后的逻辑执行计划生成多个物理执行计划,利用cost model分别对所有的物理执行计划进行测试看看哪个性能更好,然后选出性能最好的物理执行计…

行列之间的互相转换是ETL中的常见需求,在Spark SQL中,行转列有内建的PIVOT函数可用,没什么特别之处.而列转行要稍微麻烦点.本文整理了2种可行的列转行方法,供参考. 本文链接:https://www.cnblogs.com/hhelibeb/p/10310369.html 测试数据准备 本文的环境是Windows 10, Spark 2.4,开发语言是Python.首先构建一点初始测试数据, from pyspark.sql import SparkSession spark = S…

spark sql中支持sechema合并的操作. 直接上官方的代码吧. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // sqlContext from the previous example is used in this example. // This is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame. import sqlContext.implicits._…

转载自:https://blog.csdn.net/u012297062/article/details/52227909 UDF: User Defined Function,用户自定义的函数,函数的输入是一条具体的数据记录,实现上讲就是普通的Scala函数:UDAF:User Defined Aggregation Function,用户自定义的聚合函数,函数本身作用于数据集合,能够在聚合操作的基础上进行自定义操作: 实质上讲,例如说UDF会被Spark SQL中的Catalyst封装成为E…

Spark SQL中出现 CROSS JOIN 问题解决 1.问题显示如下所示:     Use the CROSS JOIN syntax to allow cartesian products between these relation 2.原因: Spark 2.x版本中默认不支持笛卡尔积操作 3.解决方案: 通过参数spark.sql.crossJoin.enabled开启,方式如下:   spark.conf.set("spark.sql.crossJoin.enabled"…

一.窗口函数种类 ranking 排名类 analytic 分析类 aggregate 聚合类 Function Type SQL DataFrame API Description  Ranking  rank   rank rank值可能是不连续的  Ranking  dense_rank  denseRank rank值一定是连续的  Ranking  percent_rank   percentRank 相同的分组中 (rank -1) / ( count(score) - 1 )  R…