spark get_json_object_在Spark或Hive中调用get_json_object()时无法获取值_为什么在spark和sql工具中运行'get_json_object‘会返回不同的结果？ - 腾讯云开发者社区

import org.apache.spark.sql.streaming....._ import spark.implicits._ // 1....样本数据：{“eventTime”: “2016-01-10 10:01:50”,“eventType”: “browse”,“userID”:“1”} .select( get_json_object...($"value", "$.eventTime").as("event_time"), get_json_object($"value", "$.eventType").as("event_type..."), get_json_object($"value", "$.userID").as("user_id") ) // 按照UserId和EventType去重

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2021年大数据Spark（五十一）：Structured Streaming 物联网设备数据分析

import org.apache.spark.sql.streaming....($"value", "$.device").as("device_id"), get_json_object($"value", "$.deviceType").as("device_type..."), get_json_object($"value", "$.signal").cast(DoubleType).as("signal"), get_json_object...($"value", "$.device").as("device_id"), get_json_object($"value", "$.deviceType").as("device_type..."), get_json_object($"value", "$.signal").cast(DoubleType).as("signal"), get_json_object

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Spark高级操作之json复杂和嵌套数据结构的操作一

一，基本介绍本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数，帮助解决复杂嵌套的json数据格式，比如，map和嵌套结构。...Spark2.1在spark 的Structured Streaming也可以使用这些功能函数。下面几个是本文重点要讲的方法。...Schema import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.functions._ val jsonSchema =...($"json", "$.device_type").alias("device_type"),get_json_object($"json", "$.ip").alias("ip"),get_json_object...四，如何使用from_json() 与get_json_object不同的是该方法，使用schema去抽取单独列。

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show partitions 分区查询

Row from pyspark import SQLContext from pyspark.sql.functions import udf, col, explode, collect_set, get_json_object...IntegerType, StructType, StructField, ArrayType, MapType # from offline_verification_func import * spark...= SparkSession \ .builder.master("local[50]") \ .config("spark.executor.memory", "10g...")\ .config("spark.driver.memory", "20g")\ .config("spark.driver.maxResultSize","4g")...\ .appName("test") \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() # 查询语句 spark.sql("

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来学习几个简单的Hive函数啦

数据介绍首先我们产生我们的数据,使用spark sql来产生吧： val data = Seq[(String,String)]( ("{\"userid\":\"1\",\"action\":\"0...常用的Hive函数 get_json_object 我们使用get_json_object来解析json格式字符串里面的内容，格式如下： get_json_object(字段名,'$.key') 这里...，我们来解析info中的userid和action： select get_json_object(info,'$.userid') as user_id, get_json_object(info,...') as user_id, split(get_json_object(info,'$.action'),'#')[0] as action_type, split(get_json_object(info...as user_id, split(get_json_object(info,'$.action'),'#')[0] as action_type, split(get_json_object(info

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Structured Streaming的任意状态操作

S代表的是用户自定义状态类型，该类型必须可以编码成Spark SQL类型。U代表的是输出对象的类型，该类型也必须可以编码为Spark SQL类型。...import java.sql.Timestamp import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.SparkSession...import org.apache.spark.sql.functions.get_json_object import org.apache.spark.sql.streaming._ object....load() val words = df.selectExpr("CAST(value AS STRING)") val fruit = words.select( get_json_object...($"value", "$.time").alias("timestamp").cast("long") , get_json_object($"value", "$.fruit").alias

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来学习几个简单的Hive函数啦

1、数据介绍首先我们产生我们的数据,使用spark sql来产生吧： val data = Seq[(String,String)]( ("{\"userid\":\"1\",\"action...我们使用get_json_object来解析json格式字符串里面的内容，格式如下： get_json_object(字段名,'$.key') 这里，我们来解析info中的userid和action：...select get_json_object(info,'$.userid') as user_id, get_json_object(info,'$.action') as action...(get_json_object(info,'$.action'),'#')[0] as action_type, split(get_json_object(info,'$.action')...select get_json_object(info,'$.userid') as user_id, split(get_json_object(info,'$.action')

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StructredStreaming+Kafka+Mysql(Spark实时计算| 天猫双十一实时报表分析)

-- Spark Core 依赖 --> org.apache.spark...-- Spark SQL 依赖 --> org.apache.spark...city, _) = region.split("\\|") (pronvice, city) }) val frame: DataFrame = dataFrame .select( get_json_object...($"value", "$.ip").as("ip"), get_json_object($"value", "$.orderMoney") .cast(DataTypes.createDecimalType...(10, 2)) .as("money"), get_json_object($"value", "$.orderStatus").as("status") ) .filter

1.3K2 0

2021年大数据Spark（三十二）：SparkSQL的External DataSource

---- External DataSource 在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源：在Spark...._ // 获取如下四个字段的值：id、type、public和created_at val gitDF: DataFrame = githubDS.select( get_json_object...($"value", "$.id").as("id"), get_json_object($"value", "$.type").as("type"), get_json_object...($"value", "$.public").as("public"), get_json_object($"value", "$.created_at").as("created_at")...import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.

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Note_Spark_Day14：Structured Streaming(以结构化方式处理流式数据，底层分析引擎SparkSQL引擎)

userID":"1"} val resultTable: DataFrame = inputTable // 需要从JSON字符串中，提取字段的之 .select( get_json_object...($"value", "$.userID").as("userId"), // get_json_object($"value", "$.eventType").as("eventType.../ {"device":"device_10","deviceType":"db","signal":86.0,"time":1620462343550} .select( get_json_object...($"value", "$.device").as("deviceId"), // get_json_object($"value", "$.deviceType").as("deviceType..."), // get_json_object($"value", "$.signal").cast(DoubleType).as("signal"), // get_json_object

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触宝科技基于Apache Hudi的流批一体架构实践

•相比Flink纯内存的计算模型，在延迟不敏感的场景Spark更友好这里举一个例子，比如批流一体引擎SS与Flink分别创建Kafka table并写入到ClickHouse，语法分别如下 Spark...使用master最新代码0.9.0-SNAPSHOT之后任务可以按照预期运行，运行的Flink SQL如下 CREATE TABLE ed ( `value` VARCHAR, ts as get_json_object.../Hive语义基本一致的get_json_object以及json_tuple UDF，这些都是在批流一体引擎做的功能增强的一小部分。...稍作适配SS版本的任务也在一天之内上线了，任务SQL如下 CREATE STREAM ed ( value STRING, ts as get_json_object(value,'$.ts...'), event_ts as to_timestamp(get_json_object(value,'$.ts'))) WITH ('connector' = 'kafka','topic' =

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来学习几个简单的Hive函数吧！

1、数据介绍首先我们产生我们的数据,使用spark sql来产生吧： val data = Seq[(String,String)]( ("{\"userid\":\"1\",\"action...2、常用的Hive函数 ▌2.1 get_json_object 我们使用get_json_object来解析json格式字符串里面的内容，格式如下： get_json_object(字段名,'$.key...(get_json_object(info,'$.action'),'#')[0] as action_type, split(get_json_object(info,'$.action')...select get_json_object(info,'$.userid') as user_id, split(get_json_object(info,'$.action')...get_json_object(info,'$.userid') as user_id, split(get_json_object(info,'$.action'),'#')[0]

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Note_Spark_Day08：Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎)

Spark session available as 'spark'....("") 方式二：以文本文件方式加载，然后使用函数（get_json_object）提取JSON中字段值 val dataset = spark.read.textFile("") dataset.select...( get_json_object($"value", "$.name") ) [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Z6rA4Zfq-1627175964710...("datas/resources/employees.json") // 对JSON格式字符串，SparkSQL提供函数：get_json_object, def get_json_object(....select( get_json_object($"value", "$.name").as("name"), get_json_object($"value", "$.salary

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Spark sql Expression的deterministic属性

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Spark ReadmeApache Spark

Apache Spark Spark is a fast and general cluster computing system for Big Data....//spark.apache.org/ Online Documentation You can find the latest Spark documentation, including a programming...Building Spark Spark is built using Apache Maven....For instance: MASTER=spark://host:7077 ....Running Tests Testing first requires building Spark. Once Spark is built, tests can be run using: .

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json_tuple一定比 get_json_object更高效吗？

要理性的比较json_tuple和get_json_object的效率，最近有朋友问我：hive中取多个key时，为什么用了json_tuple，效率反而比get_json_object慢了一些？...上面是搜索网上的结论的截图，基本都会认为json_tuple比get_json_object高效，理由是：取多个key值时，json_tuple只解析一次，而get_json_object需要解析多次。...从代码中可以看到，get_json_object函数会缓存jsonObject，也就是说json字符串转化为jsonObject的过程只有一次。并不是解析多次。...2、执行计划层面（get_json_object更简洁，json_tuple更繁重）从下图中可以看到，get_json_object的执行计划，只有一个selectOperator ，非常简单 ?...以上，我们在实际用的时候，不要盲从，用get_json_object也是没关系的，况且正常情况下，一次也不会取成千上万个key值...

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flink sql 知其所以然（十八）：在 flink 中还能使用 hive udf？附源码

udf：flink sql 提供了扩展 udf 的能力，即 module，并且 flink sql 也内置了 HiveModule（需要你主动加载进环境），来支持一些 hive 内置的 udf （比如 get_json_object...实时数据使用 flink 产出，离线数据使用 hive\spark 产出。那么回到我们文章标题的问题：为什么需要 flink 支持 hive udf 呢？...flink 扩展支持 hive 内置 udf flink 扩展支持用户自定义 hive udf 第一部分：flink 扩展支持 hive 内置 udf，比如 get_json_object，rlike...).forEach(System.out::println); 就会将 default 和 core module 中的所有包含的 udf 给列举出来，当然也就包含了 hive module 中的 get_json_object...get_json_object 然后我们再去在 flink sql 中使用 get_json_object 这个 udf，就没有报错，能正常输出结果了。

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【Spark】Spark之how

函数（function） Java中，函数需要作为实现了Spark的org.apache.spark.api.java.function包中的任一函数接口的对象来传递。...Spark开发者们已经在Spark 中加入了一个日志设置文件的模版，叫作log4j.properties.template。...，默认在conf/spark-defaults.conf文件中，也可以通过spark-submit的- -properties自定义该文件的路径 (4) 最后是系统默认其中，spark-submit的一般格式...当Spark调度并运行任务时，Spark会为每个分区中的数据创建出一个任务。该任务在默认情况下会需要集群中的一个计算核心来执行。...Spark也会使用第三方序列化库：Kryo。需要设置spark.serializer为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer。

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spark杂记：Spark Basics

Spark 学习笔记可以follow这里：https://github.com/MachineLP/Spark- 下面来看几个问题，下面将关注几个问题进行阐述： Mac下安装pyspark spark...安装目录和Java安装目录 os.environ['SPARK_HOME'] = "/Users/liupeng/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/" sys.path.append...("/Users/liupeng/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/bin") sys.path.append("/Users/liupeng/spark/spark-2.4.0.../liupeng/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/python/lib/pyspark.zip") sys.path.append("/Users/liupeng/spark...相关基础知识相关spark基础知识如下： Spark Context： We start by creating a SparkContext object named sc.

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【Spark】Spark之what

Spark按照功能侧重点划分为几个模块：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、GraphX。...Spark Core：Spark的核心模块，主要就是对计算引擎本身的抽象和实现 2. Spark Streaming：以流就是无限个小批次，实现这样来定义的流式计算。...Spark MLlib：利用Spark自身作为计算引擎，提供的机器学习库 4....这种内部优化是基于Spark数据混洗操作的输出均被写入磁盘的特性。架构 Spark三种提交模式： (1) Spark Core架构其实就是standalone模式。...Spark Cluster Spark on Yarn Spark on Yarn-Client mode Spark on Yarn-Cluster mode 流程基本流程 Spark一般流程

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2021年大数据Spark（五十三）：Structured Streaming Deduplication

2021年大数据Spark（五十一）：Structured Streaming 物联网设备数据分析

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【Spark】Spark之how

spark杂记：Spark Basics

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