在上述示例中,我们首先创建了一个包含姓名和JSON字符串列的数据框。然后,我们定义了目标数据结构的模式,其中包含了"age"和"city"两个字段。接下来,我们使用from_json函数将JSON字符串列转换为结构化的数据,并将结果存储在新的列"json_struct"中。最后,我们显示了转换后的数据框。 在PySpark中转换数据框列...
在Pyspark中,将JSON转换为Dataframe的数组有多种方法,以下是其中一种常见的方法: 首先,需要导入必要的模块: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, explode 然后,创建一个SparkSession对象: 代码语言:txt 复制 spark = SparkSession.builder.getOrCreate() ...
pyspark 通过 json 字符串 创建DataFrame 1、开发环境 python版本:3.6 spark版本:2.3.1 pyspark:2.3.1 2、脚本 from pyspark import SparkConf,SparkContext from pyspark.sql import SQLContext,HiveContext from pyspark.sql.types import * ####1、从json文件读取数据,并直接生成DataFrame### path = "20180724141...
pyspark 通过 json 字符串 创建DataFrame 1、开发环境 python版本:3.6 spark版本:2.3.1 pyspark:2.3.1 2、脚本 from pyspark import SparkConf,SparkContext from pyspark.sql import SQLContext,HiveContext from pyspark.sql.types import * ####1、从json文件读取数据,并直接生成DataFrame### path = "20180724141...
1. Simple JSON: JSON文件 (Simple.json) 代码 frompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.config("spark.sql.warehouse.dir","file:///C:/temp").appName("readJSON").getOrCreate()readJSONDF=spark.read.json('Simple.json')readJSONDF.show(truncate=False) ...
使用from_json函数通过defining schema. Example: from pyspark.sql.functions import * from pyspark.sql.types import * sampleJson = [ ('{"user":100, "ips" : ["191.168.192.101", "191.168.192.103", "191.168.192.96", "191.168.192.99"]}',), ('{"user":101, "ips" : ["191.168.192.102", ...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 导入 SparkSession 类 1. 3. 创建 SparkSession 接下来,我们需要创建一个 SparkSession,这个对象是进行 Spark 操作的入口: spark=SparkSession.builder \.appName("JSON Reader")\# 应用名称.getOrCreate()# 创建 SparkSession ...
在PySpark中,我们可以使用spark.read.json()方法来读取JSON数据。该方法接受一个包含JSON文件路径的参数,并返回一个DataFrame对象,其中包含了JSON数据的结构化视图。接下来,我们将通过一个简单的示例来演示如何使用PySpark读取JSON数据。 代码示例 # 导入PySpark模块frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSession对象sp...
❶在顶层,一个 JSON 对象看起来像一个 Python 字典。 两者都使用方括号来界定对象边界。 ❷JSON 数据被编码成键值对,就像在字典中一样。 JSON 键必须是字符串。 ❸JSON 数组可以包含多个值(这里,我们只有一个字符串)。 ❹对象也可以是值:您可以通过这种方式将对象相互嵌套。
("dic", from_json(regexp_replace(col("dic"), "'", "\""), schema))df.select("a", "b", "dic.*").show(truncate=False)#+---+---+---+---+#|a |b |c |d |#+---+---+---+---+#|1 |2 |1 |2 |#|3 ...