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文档简介

主讲：孟繁兴01目录文件格式02Json文件读写03Json数据解析文件格式格式名称结构化描述文本文件否普通的文本文件，每一行一条记录。JSON半结构化常见的基于文本的格式，半结构化；大多数库都要求每行一条记录。CSV是非常常见的基于文本的格式，通常在电子表格应用中使用。SequenceFile是一种用于键值对数据的常见Hadoop文件格式。对象文件是用来将Spark作业中的数据存储下来以让共享的代码读取。改变类的时候它会失效，因为他依赖于Java序列化。Json文件读写JSON(JavaScriptObjectNotation)是一种轻量级的数据交换格式{"name":"Michael"}{"name":"Andy","age":30}{"name":"Justin","age":19}

Spark提供了一个JSON样例数据文件，存放在“/usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json”中scala>valjsonStr=sc.textFile("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json")scala>jsonStr.foreach(println){"name":"Michael"}{"name":"Andy","age":30}{"name":"Justin","age":19}JSON数据的解析Scala中有一个自带的JSON库——scala.util.parsing.json.JSON，可以实现对JSON数据的解析JSON.parseFull(jsonString:String)函数，以一个JSON字符串作为输入并进行解析，如果解析成功则返回一个Some(map:Map[String,Any])，如果解析失败则返回Nonevalresult=jsonStrs.map(s=>JSON.parseFull(s))result.foreach({r=>rmatch{caseSome(map:Map[String,Any])=>println(map)caseNone=>println("Parsingfailed")caseother=>prin

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