解决JDBC查询JSON转型失败问题

本文介绍了一种使用Java处理从JDBC查询获取的JSON数据的方法,通过正则表达式替换换行符为HTML的<br/>标签,确保数据能在网页中正确显示。文章详细解释了如何将字符串转换为JSONArray对象。
 
 String jsonStr ="";

 jsonStr =JDBC查询到的数据

 jsonStr = jsonStr.replaceAll("(\r\n|\r|\n|\n\r)", "<br/>");

 JSONArray jsonArray = JSONArray.fromObject(jsonStr);

 

数据文件如上:6271家死亡公墓公司_readme.md,com(all).csv 在信息爆炸与数字化转型不断加速的时代,如何高效存储、管理与处理海量数据已成为企业竞争力的重要组成部分。Hadoop 作为大数据领域的核心技术架构,凭借其分布式存储与计算能力,成功解决了传统系统难以应对的大规模数据处理挑战。通过 HDFS 实现高可靠性的数据存储,以 MapReduce 提供强大的离线计算能力,企业能够从数据中提取关键价值洞察,辅助业务决策优化与创新实践。此外,Hadoop 生态系统的不断完善,使得数据处理方式更加灵活可扩展,为企业构建完善的大数据分析平台奠定了坚实基础。 在本次课程设计中,选择附件中一个数据集或者自行获取某领域的数据集,并针对该领域中的具体问题进行深入的分析。使用Hadoop技术来探索数据的内在价值,解决实际问题。 1. 需求分析 业务背景:描述选择的领域背景,以及希望通过数据分析解决问题。该问题应具有一定的实际意义,并能够通过数据分析来解决或探索。 项目目标:明确分析目标,包括希望通过大数据处理分析达到的具体成果。 对数据规模、数据类型等进行说明。 根据项目需求对原始数据进行清洗,再将其导入HDFS进行存储。 2. 基于 MapReduce 的离线批处理分析 使用 MapReduce 完成至少 2个具体问题的数据分析任务。 需以 HDFS 路径作为输入和输出。 问题分析应具有一定复杂性。 至少完成一次基于HDFS Shell脚本查看分析结果。 至少完成一次基于HDFS Java API查看分析结果。 (需要展示编程代码和相关的运行结果的截图,截图尽可能详细。) 3. 基于 Hive 的数据分析 使用 Hive 完成至少 6 个业务问题的数据分析。 每个分析均需使用 Hive SQL 实现查询。 每个分析均需将结果创建为新的 Hive表。 分析应包含聚合、分组、排序、连接、嵌套查询等操作。 (需要展示编程代码和相关的运行结果的截图,截图尽可能详细。) 4. 数据迁移 使用 DataX 将 Hive 分析结果同迁移至 MySQL。 迁移完成后,展示 MySQL 中的结果。 至少完成3个结果表的数据同步,其中至少有一个结果表3个以上字段。 (需要展示编程代码和相关的运行结果的截图,截图尽可能详细。) 使用VMware虚拟机的,Linux系统hadoop进行操作,使用xftp传输数据 给出完整具体详细的步骤和代码指令,包括创建目录文件等,查看文件信息等
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