使用read.json("path")或者read.format("json").load("path")方法将文件路径作为参数,可以将 JSON 文件读入 PySpark DataFrame。 与读取 CSV 不同,默认情况下,来自输入文件的 JSON 数据源推断模式。 此处使用的 zipcodes.json 文件可以从GitHub项目下载。
JSON文件处理 除了文本文件,PySpark还可以处理JSON文件。我们可以使用json方法来读取JSON文件,并将其转换为DataFrame对象。下面是一个简单的示例代码: frompyspark.sqlimportSparkSession spark=SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()json_df=spark.read.json("file.json")json_df.show() 1. 2. 3....
dslist= []## 空列表dslist.append(data_dict)## 使用 append() 添加元素 ###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...
dslist= []## 空列表dslist.append(data_dict)## 使用 append() 添加元素 ###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...
importjson# 加载 JSON 数据json_rdd=spark.sparkContext.textFile("path/to/your/json_file.json")# 将 JSON 字符串转换为 Python 字典data_rdd=json_rdd.map(lambdax:json.loads(x)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 5. 转换为 DataFrame 在将数据写入 Hive 之前,我们需要将 RDD 转换为 DataFrame。这样做...
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "json_string"]) # 定义目标数据结构的模式 schema = StructType([ StructField("age", StringType()), StructField("city", StringType()) ]) # 使用from_json函数转换JSON字符串列 df = df.withColumn("json_struct", from_json(df.json_string, ...
PySpark处理DataFrame是一个广泛的话题,涵盖了数据的读取、转换、过滤、聚合等多个方面。以下是关于PySpark处理DataFrame的一些关键点和示例代码: 1. 创建DataFrame PySpark提供了多种方式来创建DataFrame,包括从本地数据、JSON文件、CSV文件等。 python from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = ...
pyspark读写dataframe 1. 连接spark 2. 创建dataframe 2.1. 从变量创建 2.2. 从变量创建 2.3. 读取json 2.4. 读取csv 2.5. 读取MySQL 2.6. 从pandas.dataframe创建 2.7. 从列式存储的parquet读取 2.8. 从hive读取 2.9.从hdfs读取 3. 保存数据 3.1. 写到csv 3.2. 保存到parquet 3.3. 写到hive 3.4. ...
# create a Dataframe jsonDF = spark.read.json(rdd) # read all the users name: readUser = jsonDF.withColumn('Exp_Results',F.explode('results')).select('Exp_Results.user.name.*') readUser.show(truncate=False) 4. CSV文件包含json ...
.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)]) ...