Spark解析Json案例

2021-10-01 07:28:50 字數 1609 閱讀 9606

最近常常和json打交道,記錄一下spark解析json案例,資料有點長

,,

],"roadinters":[

],"formatted_address"

:"浙江省杭州市江乾區白楊街道浙江育英職業技術學院繼續教育分院浙江育英職業技術學院","addresscomponent":,"country"

:"中國","township"

:"白楊街道","businessareas":[

,],"building":,"neighborhood":,"citycode"

:"0571"

},"aois":[

],"pois":[

,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,

]},"info"

:"ok","infocode"

:"10000"

}

用了三種資料結構,就是想看看有什麼運算元的用法區別,然而其實本質上都是map形式的並沒什麼區別

package com

import com.alibaba.fastjson.

import org.apache.spark.rdd.rdd

import org.apache.spark.

/** 需求:

* json資料歸納格式(考慮獲取到資料的成功因素 status=1成功 starts=0 失敗):

* 1、按照pois,分類businessarea,並統計每個businessarea的總數。

* 2、按照pois,分類type,為每乙個type型別打上標籤,統計各標籤的數量

* 標籤結果格式(標籤名稱,count值)

* * @author 小羊羊成長之路

* @create 2019-12-06-13:58

*/object test

)//快取 多次復用

file.

cache()

/** * 1、按照pois,分類businessarea,並統計每個businessarea的總數。

** 先讀取每行pois(pois屬於regeocode下),再找出對應的businessarea,每條標記1

*/file.

map(rdd =

>).

filter

(map=

>).

sortby

(_._2,

false,1

).foreach

(println)

/** * 2.按照pois,分類type,為每乙個type型別打上標籤,統計各標籤的數量

* * 標籤結果格式(標籤名稱,count值)

*/file.

map(rdd =

>

else}}

(list,null)})

.flatmap

(_._1)

.reducebykey

(_+_)

.sortby

(_._2.toint,

false,1

).foreach

(println)

}}

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