# 使用from_json函数转换JSON字符串列 df = df.withColumn("json_struct", from_json(df.json_string, schema)) # 显示转换后的数据框 df.show(truncate=False) 输出结果如下: 代码语言:txt 复制 +---+---+---+ |name |json_string |json_struct | +---+---+---+ |John |{"age": ...
这里我们创建一个示例DataFrame data = [("Alice", 29), ("Bob", 34), ("Catherine", 23)] columns = ["Name", "Age"] df = spark.createDataFrame(data, columns) #将DataFrame转换为JSON格式的RDD json
编写json文件作为输出,并使用userId对其进行分区。将为每个userId创建两个文件夹,每个文件夹将包含一个json文件。Spark无法重命名或移动文件,因此您可能需要一些os操作来根据需要重命名/移动它们。 import pyspark.sql.functions as F orderdf2 = orderdf.select('userId', F.struct( F.col('ProductName').alias(...
以下是将PySpark数据帧转换为JSON的示例代码: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession对象 spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建示例数据 data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)] df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "...
我正在寻找一种方法,在将Column4的内容转换为字符串类型之前,将其更正为表示原始JSON对象的内容。以下是我到目前为止所写的内容(不包括DB插入操作) import pyspark.sql.types as T from pyspark.sql import functions as SF df = spark.read.option("multiline", "true").json('/home/abhishek.tirkey/Documents...
print(df1.toJSON().collect()) print(df1.toJSON().map(lambda str_json: json.loads(str_json)).collect()) ['{"objectid":5,"$geometry":{"x":106.36697069600007,"y":37.85252578200004}}'] [{'objectid': 5, '$geometry': {'x': 106.36697069600007, 'y': 37.85252578200004}}] +---+...
步骤4:解析嵌套的JSON数据 如果你的JSON数据包含嵌套的结构,你需要使用Pyspark的内置函数来解析这些数据。以下是一些常用的内置函数: select():选择DataFrame中的列 alias():给列取别名 getItem():获取嵌套结构中的特定元素 AI检测代码解析 # 解析嵌套的JSON数据df_parsed=df.select(df.column1,df.column2,df.nest...
createDataFrame(data, ["first_name", "last_name", "年龄"]) ## 显示 DF df.show() 方法二,基于字典形式的数据列表 ## 方法二:基于字典形式的数据列表 ## 创建一个字典型的列表。类似于 JSON data = [ {"first_name": "John", "last_name": "Doe", "年龄": 25}, {"first_name": "Jane...
]'''# 将JSON字符串转换为RDDrdd=spark.sparkContext.parallelize([json_string])# 读取JSON数据df=spark.read.json(rdd)# 显示DataFrame内容df.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 输出结果
df.select(["*"]) # 选择全部数据 df.select(["name"]) # 选择对应列操作 df 的写入操作 df.select(to_json(struct(["key","json"])).alias("value")).write.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers",','.join(["emr2-header-1.ipa.aidigger.com:6667", "emr2-header-2.ipa. ...