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scala递归的方法快速解析Json数据 思路：既然可以得到keyset() ，为什么不根据keyset去进行遍历，拿到所有的数据？主要难点在于我们不知道我们拿到的key去解析成一个对象还是去解析成一个字符串，我在这里用到了模式匹配，以下提供代码以供参考(Array类型的我没有处理，如果要处理根据业务去进行相应的处理)： import java.util import com.alibaba.fastjson.{JSON, JSONObject} import org.apache.spark.rdd

数据： A 2020-01-01 A 2020-01-02 A 2020-01-04 A 2020-01-05 A 2020-01-06 A 2020-01-07 A 2020-01-09 A 2020-01-10 B 2020-01-01 B 2020-01-02 B 2020-01-04 B 2020-01-05 B 2020-01-06 B 2020-01-07 B 2020-01-09 B 2020-01-10 建表： create table time( `id` string, `data`

一、 需求分析 1、微博内容的浏览，数据库表设计 2、用户社交体现：关注用户，取关用户 3、拉取关注的人的微博内容 二、 所需要的表 三、代码 pom.xml <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>RELEASE</version>

对案例二话费汇总案例汇总后的结果进行处理，按照总花费升序排序输出。 分析： 把程序分两步走，也就是要写两个mapreduce程序，第一个用于统计每个用户的总话费(已经在案例2.4实现)，第二个mapreduce程序把结果排序后输出即可。 要想利用框架进行排序，要做两步： 1：把要排序的字段置于mapper的keyout，因为我们的总花费位于bean中，因此，要让bean位于mapper的keyout。 2：让bean实现WritableComparable接口，重写compareTo方法，通过该方法告知框架

统计每一个手机号全年的总话费（注意，虚拟网包月费属于赠送费，不计入在内）。 数据准备： 流程： （1）读取一行数据，切分字段； （2）抽取手机号、套餐基本费、语音通信费、短信彩信费、流量费； （3）以手机号为key，bean对象为value输出，即context.write(手机号,bean)。 Reduce阶段： （1）累加套餐基本费、语音通信费、短信彩信费、流量费得到总花费； （2）实现自定义的bean来封装流量信息，并将bean作为map输出的key来传输； （3） MR程序在处理数据的过程中会对数

要统计的文件原型： 处理后的文件： 按照mapreduce编程规范，分别编写Mapper，Reducer，Driver （1）编写mapper类 import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOEx