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高级 JSON Schema 处理和事件解复用.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719088 2025-06-22 27页 1,012.73KB

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本文主要内容涉及JSON Schema处理和事件Demuxing在Databricks平台上的应用。 1. JSON Schema处理:介绍了Spark中用于解析JSON列的`from_json`函数,强调了其无需严格类型,便于数据摄入和查询,支持自动推断和演进Schema。 2. 事件Demuxing:讨论了基于主题和有效载荷的事件流分离方法,对于来自多个源的混合数据处理至关重要,可以提高大数据系统的可扩展性和灵活性。 核心数据: - 支持高达1000个座位的房间,确保幻灯片清晰易读。 - `from_json`在DLT中用于灵活处理JSON数据Schema的推断和演进。 关键点: - `from_json`函数使用户能绕过Schema推断和演变,直接处理JSON数据。 - 事件Demuxing通过分类事件流,为有针对性的分析和决策提供便利。 - DLT简化了Demuxing和管道开发,提高了可扩展性。 文章最后提醒读者完成相关调查问卷,以影响Data + AI Summit的内容。
"如何高效处理JSON数据?" - 探索Spark中from_json函数的进阶使用,以及如何在数据流转中实现JSON Schema的灵活处理。 "事件Demuxing有哪些妙用?" - 解密如何通过事件Demuxing技术,针对多源数据流进行高效分离和分析,提升大数据系统的扩展性和灵活性。 "数据Schema如何智能演进?" - 了解Databricks中如何通过Schema priming和DLT简化数据Schema的推断与演进,确保数据流转的稳定性。
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