###2、通过json字符串生成DataFrame###myrdd =sc.parallelize(dslist) df=sqlContext.read.json(myrdd) df.printSchema()###3、通过自定义schema和json字符串列表,生成DataFrame### df = sqlContext.createDataFrame(dslist,schema) df.printSchema() ###...
###2、通过json字符串生成DataFrame###myrdd =sc.parallelize(dslist) df=sqlContext.read.json(myrdd) df.printSchema()###3、通过自定义schema和json字符串列表,生成DataFrame### df = sqlContext.createDataFrame(dslist,schema) df.printSchema() ###...
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "json_string"]) # 定义目标数据结构的模式 schema = StructType([ StructField("age", StringType()), StructField("city", StringType()) ]) # 使用from_json函数转换JSON字符串列 df = df.withColumn("json_struct", from_json(df.json_string, ...
spark.createDataFrame(data, ["Name", "Id"]): 利用 SparkSession 创建一个 DataFrame,指定列名称为 “Name” 和“Id”。 步骤3: 导出 DataFrame 为 JSON 文件 现在我们可以将 DataFrame 导出为 JSON 文件。这里使用 write 方法。 #将 DataFrame 导出为 JSON 文件 df.write.json("output.json", mode="ove...
PySpark SQL 提供read.json("path")将单行或多行(多行)JSON文件读取到 PySpark DataFrame 并write.json("path")保存或写入 JSON 文件的功能,在本教程中,您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用Python示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。
toJSON row对象转换json字符串 把dataframe的row对象转换为json字符串,返回rdd data.rdd.first()Row(name='ldsx', age='12', id='1', gender='男', new_id='1')# data.toJSON()返回rdd类型data.toJSON().first()'{"name":"ldsx","age":"12","id":"1","gender":"男","new_id":"1"}...
你可以将转换后的JSON数据保存到文件中,或者直接在程序中进一步处理。 下面是一个示例代码,展示了如何将PySpark DataFrame转换为JSON格式并保存到文件中: python from pyspark.sql import SparkSession # 创建一个SparkSession对象 spark = SparkSession.builder \ .appName("DataFrame to JSON") \ .getOrCreate() ...
1.3、从dataframe创建 # 如果不指定schema则用pandas的列名 df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4))) spark_df = spark.createDataFrame (df,schema=['a','b','c','d']) 2、 读取、写入json/csv/parquet/hive # 读取json文件 json_file = r"文件路径" ...
\ getOrCreate() df = spark.read.json("file:///home/pyspark/test.json") df.show() # 关闭spark会话 spark.stop() 测试记录: 1.1.2 通过CSV文件创建DataFrame csv测试文件: 代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from pyspark.sql import SparkSession # 创建一个连接 ...
from pyspark.sql import SparkSession # 创建 Spark 会话 spark = SparkSession.builder \ .appName("MyApp") \ .getOrCreate() # 创建 Spark 会话 1. 2. 3. 4. 5. 6. 3. 创建 DataFrame 创建DataFrame 是从现有数据(如CSV文件、数据库、JSON等)中加载数据的常见方式。下面是从一个字典创建 DataFram...