spark 读写text,csv,json,parquet】的更多相关文章

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…
原文链接:使用Spark读写CSV格式文件 CSV格式的文件也称为逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号.在本文中的CSV格式的数据就不是简单的逗号分割的),其文件以纯文本形式存表格数据(数字和文本).CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔:每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗号或制表符.通常,所有记录都有完全相同的字段序列. 本篇文章将介绍如何使用Spark 1.3+的外部…
今天在用solr管理界面导入文件时报错:"Unsupported ContentType: application/vnd.ms-excel  Not in: [application/xml, application/csv, application/json, text/json, text/csv, text/xml, application/javabin]", 如下图: 解决方法是修改Request-Handler (qt)改为: /update/extract…
object JsonFileTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .master("local") .appName("JsonFileTest") .getOrCreate() import spark.implicits._ //将parquet文件数据转化成json文件数据 val sessionDf = spark.read.pa…
spark 读写hive表主要是通过sparkssSession 读表的时候,很简单,直接像写sql一样sparkSession.sql("select * from xx") 就可以了. 这里主要是写数据,因为数据格式有很多类型,比如orc,parquet 等,这里就需要按需要的格式写数据. 首先 , 对于特殊的格式这里就要制定 dataFrame.write.format("orc")的方式. 其次, 对于写入分区表有2种方式,insertInto 和saveA…
import osimport sysimport argparsetry:    import cStringIO as StringIOexcept:    import StringIOimport structimport jsonimport csvdef import_data(import_file):    '''    Imports data from import_file.     Expects to find fixed width row    Sample row…
Spark读写HBase示例 1.HBase shell查看表结构 hbase(main)::> desc 'SDAS_Person' Table SDAS_Person is ENABLED SDAS_Person COLUMN FAMILIES DESCRIPTION {NAME => ', IN_MEMORY => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', DATA_BLOCK_ENCODING => ', BLOCKCACHE =…
spark读写mysql除官网例子外还要指定驱动名称 travels.write .mode(SaveMode.Overwrite) .format("jdbc") .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") .option("url", "jdbc:mysql://10.1.254.12:3306") .option("dbtable", &q…
本文主要介绍spark sql读写es.structured streaming写入es以及一些参数的配置 ES官方提供了对spark的支持,可以直接通过spark读写es,具体可以参考ES Spark Support文档(文末有地址). 以下是pom依赖,具体版本可以根据自己的es和spark版本进行选择: <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch…
text to JSON GeoLocaltion API https://www.cnblogs.com/xgqfrms/p/13283680.html https://repl.it/@xgqfrms/js-relpace-n#readme.md https://www.cloudflare.com/cdn-cgi/trace "use strict"; /** * * @author xgqfrms * @license MIT * @copyright xgqfrms * @c…
package com.grady import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession} /** * csv 文件数据写入hive */ object CsvToHive { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf() val spark: SparkSes…
Datatable 读取行数据 1. 创建结构体 继承自 FTableRowBase USTRUCT(BlueprintType) struct FSimpleStruct :public FTableRowBase { GENERATED_USTRUCT_BODY() public: UPROPERTY(EditAnywhere) FString name; UPROPERTY(EditAnywhere) int32 health; UPROPERTY(EditAnywhere) UTextu…
#!python3 # -*- coding:utf-8 -*- #CSV stands for "comma-separated values",and CSV files are simplified spreadsheets stored as plaintext files. #CSV 以文本的形式存储Excel类型的数据,每个数据以逗号分隔 #JSON(is short for JavaScript Object Notation) is a  format that sto…
也没啥,记下来怕忘了.说明都在代码里面: 麻蛋,这个着色好难看 import csv import json #从txt变为csv student_txt=[]; with open("student.txt",mode='r',encoding='utf-8')as student_txt_file_name: for i in student_txt_file_name.readlines(): student_txt.append(i.strip('\n').split(&quo…
CSV文件读取: Csv文件格式如下:分别有2行三列. 访问代码如下: f=open(r'E:\py_prj\test.csv','rb') f_csv=csv.reader(f) for f in f_csv:     print f 在这里f是一个元组,为了访问某个字段,需要用索引来访问对应的值,如f[0]访问的是first,f[1]访问的是second,f[2]访问的是third. 用列索引的方式很难记住.一不留神就会搞错.可以考虑用对元组命名的方式 这里介绍namedtuple的方法.…
读 package com.test.spark import org.apache.spark.sql.{Dataset, Row, SaveMode, SparkSession} /** * @author Administrator * 2019/7/22-17:09 * */ object TestReadData { val spark = SparkSession .builder() .appName("TestCreateDataset") .config("…
导出excel的场景我一般都是一个List直接导出成一张sheet,用Npoi.Mapper库很方便,最近我经常是需要将接口返回的jsonarray转成一张excel表,比如从elasticsearch中或者从clickhouse中拿到的列是不固定的,比如从clickhouse中是根据select语句中的字段集合变化而变化,无法提前定义一个未知class再反序列化!所以我想了另外一种办法,也就是本文要分享的:动态生成class+模板引擎的方式来生成Excel/Word/Html/PDF等 代码我…
作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 一.传统方式 这种方式就是常用的TableInputFormat和TableOutputFormat来读写hbase,如下代码所示 简单解释下,用sc.newAPIHadoopRDD根据conf中配置好的scan来从Hbase的数据列族中读取包含(ImmutableBytesWritable, Result)的RDD, 随后取出rowkey和value的键值对儿利用StatCounter进行一…
效果图: 一:返回数据是text时 1.表单代码: <body> <form action="#" method="post"> 姓名:<input type="text" id="name"><br> 编号:<input type="text" id="num"><br> 内容:<textarea cols=…
转自:http://www.jb51.net/article/38338.htm 今天发篇文章总结下自己使用 ServiceStack.Text 来序列化 json.它的速度比 Newtonsoft.Json 快很多,在测试时发现比 fastJson 还快些. 相信做 .net 开发的朋友经常会遇到 json 序列化这样的需要,今天发篇文章总结下自己使用ServiceStack.Text 来序列化 json.它的速度比 Newtonsoft.Json 快很多,在测试时发现比 fastJson 还…
1.使用FileStream读写文件 文件头: using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using System.IO; 读文件核心代码: byte[] byData = new byte[100]; char[] charData = new char[1000]; try { FileStream sFile = new FileStream("文件路径",FileMode.Open);…
1.当dataType:"text"时,处理页面用的是DBDA类中的Strquery()方法,所以返回的数据是下面这样的,所以要对返回来的数据用split根据“|”和“^”来分割,保存到数组,例子见三级联动 2.当dataType:"json"时,处理页面使用DBDA类中的Guanquery()方法,所以返回的数据是下面这样的,json相当于关联数组,处理界面一般用Guanquery() 以填充民族表为例 显示页面代码 <script src="jq…
本节将介绍如何使用ServiceStack.Text 来完成高性能序列化和反序列化操作. 在上章构建高性能ASP.NET应用的几点建议 中提到使用高性能类库,有关于JSON序列化的讨论. 在诊断web站点的性能问题时发现了代码中的一个热点问题:来自第三方web服务的JSON信息必须要被反序列化多次.那些Json信息是由Newtonsoft.Json反序列化的,并且证明了Newtonsoft.Json在反序列化时不是最快的类库,然后我们使用了一个更快的类库(如ServiceStack)替代了Jso…
因为经常使用数据格式,所以将它封装成类,J这样就不会用到时就写了,直接调用写好的类就可以了 (1)dataType数据格式为:TEXT格式的数据是字符串的数据,在"ajax对数据进行删除和查看"的那篇博客中说过,这里在说下 结果不会每个传输的都是字符串,有时是二维数组,这样就要转换为字符串格式了 class DBDA { public $host="localhost"; //数据库连接 public $uid="root"; //用户 publ…
JSON序列化现在应用非常多,尤其在前后端分离的情况下,平常大多数C#下都使用Newtonsoft.Json来操作,量少的情况下,还可以忽略,但量大的情况下就要考虑使用ServiceStack.Text来操作,序列化性能差不多,反序列化性能要高一倍左右 ; User user = , Name = , Status = true }; string temp = String.Empty; User user1 = new User(); string temp1 = "{\"Id\&…
一.spark写入hbase hbase client以put方式封装数据,并支持逐条或批量插入.spark中内置saveAsHadoopDataset和saveAsNewAPIHadoopDataset两种方式写入hbase.为此,将同样的数据插入其中对比性能. 依赖如下: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <groupId>org.…
spark如何读写Sequoiadb,最近被客户问多了,这个记录下. Spark读Sequoiadb数据: package marketing import com.sequoiadb.hadoop.io.BSONWritable import com.sequoiadb.hadoop.mapreduce.SequoiadbInputFormat import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.spark.{SparkC…
1.python读写csv文件 import csv #读取csv文件内容方法1 csv_file = csv.reader(open('testdata.csv','r')) next(csv_file, None) #skip the headers for user in csv_file: print(user) #读取csv文件内容方法2 with open('testdata.csv', 'r') as csv_file: reader = csv.reader(csv_file)…
在windows系统中,用curl命令工具索引文件命令: 启动solr 在solr-6.6.0\bin的同级目录下的文件夹ImportData下要索引的文件. 1.索引 json文件 curl "http://localhost:8983/solr/mycore/update?commit=true" --data-binary @../ImportData/books.json -H "Content-type:application/json" 2.索引 csv…
最近在爬SDFDA的数据,刚开始用urllib.request 库,一直连不到数据 : 后来通过CHROME浏览器的F12,发现该 网站用的是JSON格式{}'Content-Type': 'application/json',},不同于以往的提交方式“Content-Type: text/html; charset=utf-8" 试了各种方法 ,一直不能取得数据. 看的许多介绍方法中有用“requests”库的,一试果然简单方便,可以直接发送JSON格式的数据参数:下载安装后,导入“impor…