json_df = spark.createDataFrame(json_array, StringType()) 使用explode函数将JSON项拆分为多行: 代码语言:txt 复制 exploded_df = json_df.select(explode(json_df.value).alias("json")) 将拆分后的JSON项解析为结构化数据: 代码语言:txt 复制 ...
分解json字符串是指将一个包含JSON格式数据的字符串解析为Python对象的过程。在PySpark中,可以使用pyspark.sql.functions.from_json函数来实现这个功能。该函数接受两个参数:要解析的JSON字符串列和一个包含JSON模式的字符串列。它将返回一个新的列,其中包含解析后的JSON对象。 下面是一个示例代码,演示如何使用PySpark...
StructField("day", StringType(), True), StructField("tasks", ArrayType(StringType()), True) ]) # 使用from_json来转换JSON string todosDF = todoStrDF \ .select(from_json("todos_str",todoSchema).alias("todos")) # todos是一个struct数据类型,包含两个字段:day 和 tasks todosDF.printSchem...
from pyspark.sql.functions import from_json, col from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType schema = StructType( [ StructField('key1', StringType(), True), StructField('key2', StringType(), True) ] ) df.withColumn("data", from_json("data", schema))\ .select(c...
kafka=kafka.select(from_json(col("value").cast("string"), schema).alias("data") ).select(explode("data").alias("data") ).selectExpr("data.home","data.room","data.operation", "data.time" )
explode()与split() #对某列的数据以固定的分隔符进行分隔,并新增一列 from pyspark.sql import functions as F df11 = df.select("Contract") df11.withColumn("Contract_d",F.explode(F.split(df11.Contract,"-"))).show(5) 对于分隔符不唯一的会造成这种情况。
最好使用使数组变平的 explode() 函数,然后是星形扩展符号来解决您的问题: s.selectExpr("explode(Filters) AS structCol").selectExpr("structCol.*").show() +---+---+---+ | Op|Type|Val| +---+---+---+ |foo| bar|baz| +---+---+---+ 使其成为用逗号分隔的单列字符串: s.selec...
explode()与split() #对某列的数据以固定的分隔符进行分隔,并新增一列 from pyspark.sql import functions as F df11 = df.select("Contract") df11.withColumn("Contract_d",F.explode(F.split(df11.Contract,"-"))).show(5) 1. 2. 3. 对于分隔符不唯一的会造成这种情况。 3.2.4统计的操作 df.stat...
6.explode返回给定数组或映射中每个元素的新行 7.create_map创建map 8.to_json转换为字典 9.expr 将...
StructField("eyeColor", StringType(),False)]) df=spark.createDataFrame(stringJSONRDD,schema=schema) df.show() #将静态数据转化为DataFrame data=[['124','Joe',23,'black'], ['125','Mark',24,'green']] df1=spark.createDataFrame(data,schema=schema) ...