# 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": ...
Rows = Rows.withColumn(col, Rows[col].cast(StringType())) 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.optio...
pd =df.toPandas() resjson= pd.to_json(orient='records')returnresjson
df.select(to_json(struct(["key","json"])).alias("value")).write.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers",','.join(["ip", "ip "])).option("topic","主题名字").save() from pyspark.sql.functions import to_json, struct,concat df.select(concat(*df.columns).alias('data')...
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.nested_column.getItem("element...
还可以使用read.json()方法从不同路径读取多个 JSON 文件,只需通过逗号分隔传递所有具有完全限定路径的文件名,例如 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Read multiple files df2=spark.read.json(['resources/zipcode1.json','resources/zipcode2.json'])df2.show() ...
]'''# 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('json') .rdd .map(lambda x: json.loads(x)) .toDF() ).show() 但这会返回一个TypeError: expected string or buffer 我怀疑部分问题是当从dataframe转换为rdd时,架构信息丢失,所以我也尝试手动输入架构信息: schema = StructType([StructField('json', StringType(), True)]) ...
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. ...
df=spark.read.json("./test/data/hello_samshare.json")df.show(5)df.printSchema() 5. 通过读取数据库来创建 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 #5.1读取hive数据 spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) USING hive")spark.sql("LOAD DATA ...