6、数据处理与分析：JSON 持久化、版本控制及初步数据探查

数据处理与分析：JSON 持久化、版本控制及初步数据探查

在数据处理和分析的过程中，我们常常会遇到各种不同类型的数据，如 HTML、JSON 和 Spark 数据等。同时，数据持久化、版本控制以及对数据的初步探查都是至关重要的环节。下面将详细介绍相关内容。

1. JSON 数据持久化

在处理非传统数据存储时，JSON 文件是常见的一种。我们有多种原因需要对 JSON 文件进行序列化：
- 可能通过 API 获取数据后，需要保存数据的快照。
- JSON 文件中的数据相对静态，可在项目的多个阶段为数据清洗和分析提供信息。
- JSON 这种无模式格式的灵活性有助于解决许多数据清洗和分析问题。

虽然表格数据结构有很多优点，但对于分析目的而言，JSON 可能是更好的存储方式。因为在准备分析数据时，使用表格数据可能会花费大量时间进行数据合并或处理数据冗余，而且这些操作容易引入数据错误。

以克利夫兰艺术博物馆的收藏数据为例，该数据有至少三种可能的分析单位：收藏项级别、创作者级别和引用级别。JSON 允许我们将引用和创作者嵌套在收藏中。以下是使用两种不同方法持久化 JSON 数据的具体步骤：

1.1 准备工作

我们将使用克利夫兰艺术博物馆非裔美国艺术家作品收藏的数据。API 返回的 JSON 数据结构如下（为节省空间已缩写）：

{"info": { "total": 778, "parameters": {"african_american_artists": "" }},
"data": [
{
"id": 165157