如果已经存在一个SparkSession对象,则使用getOrCreate方法获取现有的SparkSession对象,否则创建一个新的。 步骤三:读取JSON文件 现在,我们可以使用SparkSession对象读取JSON文件了。使用read方法,并指定文件路径。 df=spark.read.json("path/to/file.json") 1. 这里的"path/to/file.json"是你要读取的JSON文件的路径...
使用SparkSession的read方法读取JSON文件: 代码语言:txt 复制 df = spark.read.json("path/to/json/file.json") 这里的"path/to/json/file.json"是JSON文件的路径。 可以对读取的JSON数据进行各种数据处理和分析操作。例如,可以使用DataFrame的相关方法进行数据筛选、转换、聚合等操作。 以下是一些使用pyspark读取JSO...
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) 输出 2. 多行混合 JSON: Input JSON file (ComplexJSON.json) 要读取多行...
使用SparkSession的read方法读取Json文件,并使用option方法设置强制为空:df = spark.read.json("path/to/json/file", options={"emptyValue": ""})在上述代码中,"path/to/json/file"是Json文件的路径,options参数中的"emptyValue"设置为空的值。 如果Json文件中的某些字段为空时,可以使用withColumn方法将其强制...
# 导入PySpark模块frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSession对象spark=SparkSession.builder.appName("ReadJSONData").getOrCreate()# 读取JSON数据json_data=spark.read.json("path/to/json/file.json")# 打印JSON数据的模式json_data.printSchema()# 展示JSON数据的前5行json_data.show(5) ...
Path="file:/C:/spark/sparkworkspace" else: Path="hdfs://test" if __name__=="__main__": print("Here we go!\n") sc,spark=CreateSparkContex() readcsvpath=os.path.join(Path,'iris.csv') readjspath=os.path.join(Path,'fd.json') outcsvpath=os.path.join(Path,'write_iris.csv')...
Spqrk SQL读取json文件创建DataFrame出错,下面是运行信息: Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/python/pyspark/sql/context.py", line 464, in read return DataFrameReader(self) File "/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/python/pyspark/sql/...
4、从csv中读取:read.csv Top~~ 5、从json中读取:read.json Top~~ 7、RDD与Dataframe的转换 (1)dataframe转换成rdd: 法一:datardd = dataDataframe.rdd 法二:datardd = sc.parallelize(_) (2)rdd转换成dataframe: dataDataFrame = spark.createDataFrame(datardd)...
spark_df_pq = spark.read.parquet('/documents/energyprices.parquet')# Read JSON File spark_df_json = spark.read.json('/documents/energyprices.json') Spark 模式是指 DataFrame 或 Dataset 的结构。 它可以使用 StructType 类进行定义,该类是 StructFields 的集合,用于指定列名称 (String)、列类型 (Dat...
2.3. 读取json # 读取spark下面的示例数据file=r"D:\hadoop_spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\examples\src\main\resources\people.json"df=spark.read.json(file)df.show() 2.4. 读取csv # 先创建csv文件importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,5),columns=['a','b','c',...