shows = spark.read.json("../../data/Ch06/shows-silicon-valley.json") shows.count() # 1 ❶ ❶我摄取的文件只有一条记录。 在审查代码时,我会想到两个要素。 首先,我们不使用任何可选参数。 JSON 数据没有分隔符或数据转换(值 03843 是字符串的数字吗?),这大大减少了对读取过程进行修改的需要。
创建RDD的两种方法: 1 读取一个数据集(SparkContext.textFile()) : lines = sc.textFile("README.md") 2 读取一个集合(SparkContext.parallelize()) : lines = sc.paralelize(List("pandas","i like pandas")) #take操作将前若干个数据汇集到Driver,相比collect安全 #collect操作将数据汇集到Driver,数据过...
# spark is an existing SparkSessiondf = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")# Displays the content of the DataFrame to stdoutdf.show()#+---+---+#| age| name|#+---+---+#+null|Jackson|#| 30| Martin|#| 19| Melvin|#+---|---| 与pandas 或 R 一样,read...
StructField("district", StringType(), True)]) # 读取JSON格式文件流,应用定义的模式,并设置每次触发时最多读取的文件数 lines = spark \ .readStream \ .format("json") \ .schema(schema) \ .option("maxFilesPerTrigger", 100) \ .load(TEST_DATA_DIR_SPARK) # 定义窗口 windowDuration = '1 mi...
spark.read.json("s3n://...") .registerTempTable("json") results = spark.sql( """SELECT * FROM people JOIN json ...""") 1. 2. 3. 4. 5. 6. Hive Integration《整合Hive》 在现有仓库上运行SQL或HiveQL查询。 Spark SQL支持HiveQL语法以及Hive SerDes和udf,允许您访问现有的Hive仓库。
data=sc.textFile("file://home/README.md") data.saveAsTextFile(outputFile) 5.2 JSON文件 import json data=input.map(lambdax:json.loads(x)) data.filter(lambda x:x["lovesPandas"]).map(lambda x:json.dumps(x)).saveAsTextFile(outputFile) 5.3 逗号分隔值与制表符分隔值 import csv import ...
print(jsons.filter(jsons.age>20).show()) 3.2 读取csv csvs = sqlContext.read.csv("file:///Users//test.csv") csvs.show(2) csvs.show() print(csvs.collect()) print(csvs.columns) 3.3 读取mysql session = SparkSession.builder.appName("spark.mysql").master("local[2]").getOrCreate...
spark = SparkSession.builder.appName("JSON Aggregation").getOrCreate() 读取JSON数据: 代码语言:txt 复制 json_data = spark.read.json("path/to/json_file.json") 这里的"path/to/json_file.json"是JSON文件的路径。 进行聚合操作: 代码语言:txt 复制 aggregated_data = json_data.groupBy("column_name...
# lines = sc.textFile('sys.argv[0]') # 这个函数大概不能读取.py 或者.json文件吧 反正会报错 # 把字符串切分成单词 words = lines.flatMap(lambda x:x.split(' ')) words.collect() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...
json_df = spark.read.json("path/to/your/jsonfile.json") # 显示JSON DataFrame的前几行 json...