###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() ###...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType 创建SparkSession对象: 代码语言:txt 复制 spark = SparkSession.builder.appName("JsonDataFrame").getOrCreate() 定义json字符串值和模式: 代码语言:txt 复制 json_data = '[{"name":"John","age":30},{"name":"Alice","...
Pyspark Dataframe是一种分布式数据集,类似于关系型数据库中的表,可以进行高效的数据处理和分析。 解析JSON字符串是指将JSON格式的字符串转换为Pyspark Dataframe中的结构化数据。在Pyspark中,可以使用pyspark.sql.functions模块中的from_json函数来实现这个功能。from_json函数需要两个参数:要解析的JSON字符串列和一个描...
获得新dataframe,unionall别名为union,如果要去重使用distinct方法,不会解析对应的列名合并,是按照列的顺序合并的,硬合 df2 = spark.createDataFrame([(3, 'C'), (4, 'D')], ['id', 'value'])df1 = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'),(3, 'C'),(3, 'C')], ['id', 'value...
從JSON 檔案讀取 DataFrame Python # Read a DataFrame from a JSON filedf3 = spark.read.format("json").json("/tmp/json_data") display(df3) 其他工作:在 PySpark 中執行 SQL 查詢 Spark DataFrame 提供下列選項來結合 SQL 與 Python。 您可以在為本教學課程建立的相同筆記本中執行下列程序代碼。
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="overwrite...
1. Create PySpark DataFrame from an existing RDD. ''' # 首先创建一个需要的RDD spark = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate() rdd = spark.sparkContext.parallelize(data) # 1.1 Using toDF() function: RDD 转化成 DataFrame, 如果RDD没有Schema,DataFrame会创建默认的列名...
{'c': 5, 'd': 4}")]df = spark.createDataFrame(data, ["a", "b", "dic"])schema = StructType([ StructField("c", StringType(), True), StructField("d", StringType(), True)])df = df.withColumn("dic", from_json(regexp_replace(col("dic"), "...
\ 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 ...