Number: 表示 JSON 的数值。 String: 表示 JSON 的字符串。 Array: 表示 JSON 的数组。 Object: 表示 JSON 的对象。 通过使用 Value 枚举类型,我们可以方便地处理和操作不同类型的 JSON 数据,而无需提前知道其确切的结构或类型。 Value 类型是由 serde_json 库提供的。它是一个枚举类型,用于表示 JSON 数据...
(" Nested Key: {}, Nested Value: {:?}", nested_key, nested_val); } } else if let Value::Array(arr) = val { println!("Array:"); for item in arr { println!(" Array Item: {:?}", item); } } } } } 在这个示例中,我们首先使用serde_json::from_str将JSON字符串解析为serd...
ids array<string> from deserializer total_number int from deserializer 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 四、各种Json格式处理方法小结: ### --- 各种Json格式处理方法小结: ~~~ 简单格式的json数据,使用get_json_object、json_tuple处理 ~~~ 对于嵌套数据类型,可以使用UDF ~~~ 纯json串可使用JsonSerD...
~~~ 导入数据 load data local inpath '/data/yanqidw/logs/data/json2.dat' into table jsont2;~~~ # 操作实例 hive (test)> create table jsont2( > id int, > ids array<string>, > total_number int > ) > ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe'; hive (test)> l...
在serde中,可以使用#[serde(flatten)]属性将多个JSON字段反序列化为单个Vec。 具体步骤如下: 首先,需要在结构体中定义一个字段来表示多个JSON字段。假设我们有以下JSON数据: 代码语言:txt 复制 { "field1": "value1", "field2": "value2", "field3": "value3" } 我们可以定义一个结构体来表示这...
对<key,value>反序列化成Hive table的每一列的值;Hive可以方便的将数据加载到表中而不需要对数据进行转换,这样在海量数据处理时,可以节省大量的时间。 二.内置SerDes Avro ORC Regex Thrift parquet CSV JsonSerDe 三.Serde使用 1.RegexSerde CREATETABLEapachelog ( ...
use serde::{Serialize, Deserialize}; use serde_json::Result; 定义一个结构体或枚举类型,并为其添加#[derive(Serialize, Deserialize)]宏: 代码语言:txt 复制 #[derive(Serialize, Deserialize)] struct Person { name: String, age: u32, address: String, } ...
Used by Firehose for deserializing data, which means converting it from the JSON format in preparation for serializing it to the Parquet or ORC format. This is one of two deserializers you can choose, depending on which one offers the functionality you need. The other option is the OpenX ...
Row对象->Serializer -> <key,value> -> OutputFileFormat -> HDFS文件 2、具体的Serde l csv: 逗号分隔值 l tsv: tab分隔值 l json: json格式的数据 --在mr中,看见json数据,使用工具类解析 fastjson,jackson,gson等 l regexp: 数据需要复合正则表达式 ...
4.一个Partitioner,即RDD的分片函数(Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)) 当前Spark中实现了两种类型的分片函数,一个是基于HashPartitioner,另一个是基于范围的RanggePartitioner,只有对于K-V的RDD,才会有Partitioner,非K-V的RDD的Partitioner的值是...