(2)JSON 读取: json是一种半结构化的数据格式,首先是可以像上述的文本文件一样来读取,然后进行解析。 在python中: import json data=input.map(lambda x: json.loads(x)) 1. 2. 在scala中 rdd=spark.read.json("...") 1. 保存: result=result.map(mapper.writeValu
PySpark SQL 提供read.json("path")将单行或多行(多行)JSON文件读取到 PySpark DataFrame 并write.json("path")保存或写入 JSON 文件的功能,在本教程中,您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用Python示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。
StringType, IntegerType # 定义预期的 schema schema = StructType([ StructField("name", StringType(), True), StructField("age", IntegerType(), True), StructField("city", StringType(), True) ]) # 使用定义的 schema 读取 JSON 文件 df = spark.read.json("/data/json_files", schema=schema...
| |-- ROOT.BODY.ATTR_ID: string (nullable = true) | |-- ROOT.BODY.TRANSPRCID: string (nullable = true) | |-- ROOT.BODY.TYPE_CODE: string (nullable = true) | |-- ROOT.BODY.UPDATE_ACCEPT: string (nullable = true) |-- fields.jcfParam: string (nullable = true) |-- fields.r...
>>> new_df = sql_context.read.json(df.rdd.map(lambda r: r.json)) >>> new_df.printSchema() root |-- body: struct (nullable = true) | |-- id: long (nullable = true) | |-- name: string (nullable = true) | |-- sub_json: struct (nullable = true) ...
StructField("product", StringType(), True)]) 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(...
StructField("product", StringType(), True)]) 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(...
spark.read.json() 生成RDD: stringJSONRDD=sc.parallelize(("""{ "id": "123","name": "Katie","age": 19,"eyeColor": "brown"}""","""{"id": "234","name": "Michael","age": 22,"eyeColor": "green"}""","""{"id": "345","name": "Simone","age": 23,"eyeColor": "blu...
如果你在文件中有 json 字符串作为单独的行,那么你可以使用 sparkContext 读取它到 rdd[string]如上所述,其余过程与上面相同 rddjson = sc.textFile('/home/anahcolus/IdeaProjects/pythonSpark/test.csv') df = sqlContext.read.json(rddjson) df.select(F.explode(df['results']).alias('results')).sel...
在读取 JSON 文件时，可能遇到错误：`org.apache.spark.sql.DataFrame = [_corrupt_record: string]`。问题的解决方式有两种：一种是确保文件中不存在换行符，另一种是在读取 JSON 文件时启用多行读取，通过设置 `spark.read.option("multiLine", true)` 来实现。任务初始化失败时，检查并调整 `...