作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 用spark来快速计算分组的平均值,写法很便捷,话不多说上代码 object ColumnValueAvg extends App { /** * ID,Name,ADDRESS,AGE * 001,zhangsan,chaoyang,20 * 002,zhangsa,chaoyang,27 * 003,zhangjie,chaoyang,35 * 004,lisi,haidian,24 *

jsonschema2pojo 是一个不错的工具,可以帮助我们快速的根据json 文件生成pojo代码,提高开发效率,以下为简单的 使用maven 插件进行代码生成 使用maven 插件配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.

1.引言 以前用过python脚本根据excel生成相关C语言代码,其实本质就是文件的读写,主要是逻辑问题,这次尝试将json文件生成C语言的结构体. 2.代码 这是一个json文件,生成这个结构体的本质是深度优先遍历,为了适应最复杂的情况,随便写了一个json文件(大家也可以根据需求自己改,我是自己写的,成功之后就去生产随机json的网站测试,目前没有啥问题,如果大家可以发现问题欢迎指出,在此感谢!) { "BE1":{ "apb_base_addr" : &qu

// import Translate from 'translate-components' /* * 匹配所有汉字RegExp: [\u4e00-\u9fa5] [\u4E00-\u9FA5]|[\uFE30-\uFFA0] * 汉字部分除了^的标签jsonRegExp: <Translate>[^\^]+?(?=-{4,}?)-{4,}?([a-zA-Z]+)</Translate> t('$1') * 汉字部分除换行符之外的任意字符的标签jsonRegExp: <Tr

根据JSON文件自动生成Java POJO类(Java Bean)源文件 本文介绍使用程序jsonschema2pojo来自动生成Java的POJO类源文件,本文主要使用maven,其他构建工具请参考官方文档. jsonschema2pojo 基本介绍 jsonschema2pojo是一款用于根据JSON文件生成Java POJO类的工具,主要特性: 支持ant,maven,gradle,命令行和直接的程序调用五种方式来进行java源代码的生成. 它可以通过指定JSON模式(schema)和直接

一.RDD的概述 1.1 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都

前言 上一篇博客中我们可以得知通过Swagger插件可以很方便的提供给接口开发者在线调试,但是实际上Swagger附带的功能还有很多, 比如使用NSwag生成客户端调用代码,进一步解放接口开发者. NSwag NSwag是一个发布在GitHub上的开源项目,它可以根据Swagger说明页上的swagger.json文件生成C#.TypeScript客户端代码. NSwag的项目地址:https://github.com/RSuter/NSwag Nswag提供4种代码生成方法 1.使用 NSwa

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

[Spark][python]以DataFrame方式打开Json文件的例子: [training@localhost ~]$ cat people.json{"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name

1.读文件 通过 sc.textFile(“file://") 方法来读取文件到rdd中. val lines = sc.textFile("file://")//文件地址或者HDFS文件路径 本地地址 "file:///home/hadoop/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/examples/src/main/resources/people.json" HDFS文件地址 "hdfs://112.74.21.122:9000

Spark练习之创建RDD(集合.本地文件) 一.创建RDD 二.并行化集合创建RDD 2.1 Java并行创建RDD--计算1-10的累加和 2.2 Scala并行创建RDD--计算1-10的累加和 三.使用本地文件和HDFS创建RDD 3.1 Java---使用本地文件创建RDD 3.2 Scala---使用本地文件创建RDD 四.RDD持久化原理 五.不使用RDD持久化的问题的原理 六.RDD持久化工作的原理 七.RDD持久化策略 八.如何选择RDD持久化策略 一.创建RDD 二.并行化集

自从Node.js出现以来,基于其的前端开发的工具框架也越来越多了,从Grunt到Gulp再到现在很火的WebPack,所有的这些新的东西的出现都极大的解放了我们在前端领域的开发,作为一个在前端领域里打滚了两年的文艺小码农来说,也有自己的一些体会,今天就来分享一下自己基于Gulp编写的一个比较丑陋的前端开发环境,本人技术有限,有问题和意见请私下聊,勿喷: 首先安装Node.js,至于怎么安装的话 ,自行度娘.安装完成之后在命令行里面输入下面两个命令,如果输出了版本号的话(这个是我自己电脑上的版本

通过npm init 命令可以生成一个package.json文件.这个文件是 整个项目的描述文件.通过这个文件可以清楚的知道项目的包依赖关系,版本,作者等信息.每个NPM包都有自己的package.json文件,使用这个命令将需要填写项目名,版本号,作者等信息. 执行npm init -y这样将会使用默认值生成package.json文件

excel的格式如下 python代码如下,这里最难的就是合并单元格的处理 import xlrd import json excel_obj = xlrd.open_workbook("test.xlsx") sheet_name = excel_obj.sheet_names()[0] sheet_obj = excel_obj.sheet_by_index(0) hadoop_dict = { "services": [ "AMBARI_METRIC

将一个list集合转换成json文件并导出: 数据集合: List<Object> agencyList = new ArrayList<Object>(); Map<String, Object> agencyMap = new HashMap<>(); agencyMap.put("agencyName",agencyName); agencyMap.put("agencyAddress", agencyAddre

package-lock.json这个文件的作用就不详细说明了 有需要的可以参考 :https://www.cnblogs.com/cangqinglang/p/8336754.html 网上都说 npm 自从版本npm 5.0之后,执行 npm install 的时候 就会自动生成package-lock.json文件了,但是我这里就是没生成, 我的npm 版本是 6.1.0 没毛病的 网上也没找到如何生成这个文件的方法,只找到了如何禁止生成这个文件的方法: npm config set pa

当前的目录结构 excel的数据如下: node识别excel,先得安装  node-xlsx,用npm或yarn都可以 npm install  node-xlsx 或 yarn add node-xlsx index.js 完整代码如下: const fs = require('fs'); const xlsx = require('node-xlsx') // excel数据 const excelData = xlsx.parse('./excel/students.xlsx'); //

项目上有一个新需求,就是需要根据json文件动态生成路由状态,查阅了一下资料,现在总结一下发出来: 首先项目用到的是angular的UI-路由,所以必须引入angular.js和angular-ui-router.js两个js文件,如下例子: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Example</title> <script

预览 在高层次上,每一个Spark应用(application)都包含一个驱动程序(driver program),该程序运行用户的主函数(main function),并在集群上执行各种并行操作. Spark提供的主要抽象是一个弹性分布式数据集(resilient distributed dataset,简称RDD),它是在集群节点间进行分区的元素集合,可以并行操作.RDD是通过Hadoop文件系统中的文件创建或者由驱动程序中现有的集合转换得到的,用户可以要求Spark将RDD持久化到内存中,

引言: spark项目中通常我们需要将我们处理之后数据保存到文件中,比如将处理之后的RDD保存到hdfs上指定的目录中,亦或是保存在本地 spark保存文件: 1.rdd.saveAsTextFile("file:///E:/dataFile/result") 2.rdd.saveAsHadoopFile("file:///E:/dataFile/result",classOf[T],classOf[T],classOf[outputFormat.class]) 3

一.RDD概述 1.什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 2.RDD属性 1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处