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sCAlA json

1. Lift-json 2. Gson 3. Json4s 4. spray-json scala处理json可以调用JAVA常用json处理库来处理json 这里展示使用fastjson 和json-lib来处理

object MyJsonProtocol extends DefaultJsonProtocol { implicit val userFormat = jsonFormat4(userInfo) implicit object UserresultFormat extends RootJsonFormat[userresult] { def write(c: userresult) = JsObject( "user_info_list" -> ...

可以调用java的包。

lift-json sbt的build.sbt中增加 libraryDependencies += "net.liftweb" %% "lift-json" % "2.6" 具体用法另外百度

lift-json sbt的build.sbt中增加 libraryDependencies += "net.liftweb" %% "lift-json" % "2.6" 具体用法另外百度

出现错误的原因是,partitions之间进行shuffle,数据要进行序列化以及反序列化,所以gc容易占用很久时间。 建议使用kryo conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") 很省空间,效率比默认的java 序列化要好。

lift-json sbt的build.sbt中增加 libraryDependencies += "net.liftweb" %% "lift-json" % "2.6" 具体用法另外百度

lift-json sbt的build.sbt中增加 libraryDependencies += "net.liftweb" %% "lift-json" % "2.6" 具体用法另外百度

scala中的List不是java的List,他们并没有任何的继承关系,你需要把Scala的List转换成Java的List import scala.collection.convert.wrapAsJava.bufferAsJavaListval s:java.util.List[Int] = bufferAsJavaList(List(1,2,3).toBuffer) 但是根据你

然后我们进入spark-shell,控制台的提示说明Spark为我们创建了一个叫sqlContext的上下文,注意,它是DataFrame的起点。 接下来我们希望把本地的JSON文件转化为...

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