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…

object CSVFileTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName("CSVFileTest") .master("local") .getOrCreate() import spark.implicits._ val df = spark.read.json(s"${BASE_PATH}/people.json&…

object ParquetFileTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName("ParquetFileTest") .getOrCreate() //1: 将json文件数据转化成parquet文件数据 val df = spark.read.json(s"${BASE_PATH}/people.json") df.show(…

数据源-基本操作load和save object BasicTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName("BasicTest") .master("local") .getOrCreate() //最基本的读取(load)和保存(write)操作,操作的文件的数据格式默认是parquet val sessionDF = spar…

nuget Microsoft.Extensions.Configuration; Microsoft.Extensions.Configuration.Json; Newtonsoft.Json; Newtonsoft.Json.Linq; /// <summary> /// Json文件读写 /// 引用Newtonsoft.Json /// </summary> public class JsonFileHelper { //注意:section为根节点 private st…

  Python优越的灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一,尤其是对数据科学家而言.这在很大程度上是因为使用Python处理大型数据集是很简单的一件事情. 如今,每家科技公司都在制定数据战略.他们都意识到,拥有正确的数据(干净.尽可能多)会给他们带来关键的竞争优势.数据,如果使用有效,可以提供深层次的.隐藏在表象之下的信息. 多年来,数据存储的可能格式显著增加,但是,在日常使用中,还是以CSV.JSON和XML占主导地位.在本文中,我将与你分享在Python中使用这三种流行数据格式及其之…

参考: 使用HTML5来实现本地文件读取和写入  (FileReader读取json文件,FileSaver.js保存json文件) w3school <input>标签 FileReader WebAPI接口 FileSaver.js下载地址 FileSaver.js介绍 JS创建.写入.读取本地文件(txt)   (ActiveXObject 这玩意根本不能用,IE10 和 Chrome都试了) HTML 5中的文件处理之File Writer API  (FileSaver和FileWr…

import com.twq.dataset.Utils._ import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession} object FilePartitionTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName("FilePartitionTest") .getOrCreate() val sessions…

object JdbcDatasourceTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName("JdbcDatasourceTest") .master("local") .getOrCreate() //url: // jdbc:mysql://master:3306/test // jdbc:oracle://master:3306…

from pyspark import SparkContext,SparkConf import os from pyspark.sql.session import SparkSession def CreateSparkContex(): sparkconf=SparkConf().setAppName("MYPRO").set("spark.ui.showConsoleProgress","false") sc=SparkContext(…