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
StructField("env", StringType(), 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()###3、通...
StructField("env", StringType(), 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()###3、通...
spark = SparkSession.builder.appName("JSON to DataFrame").getOrCreate() 使用SparkSession对象的read方法读取JSON文件并将其加载为DataFrame: 代码语言:txt 复制 df = spark.read.json("path/to/json/file.json") 其中,"path/to/json/file.json"是JSON文件的路径。 可以使用DataFrame的各种操作和转换方法对...
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...
Pyspark 读 DataFrame 的使用与基本操作 一、安装 基于mac 操作系统 安装jdk jdk 下载地址 安装pyspark pipinstallpyspark 1. 二、读取 HDFS 文件 读json 注意,如果是多行的 json,需要用“multiLine” 模式,否则会报错...
1.2 从JSON文件创建DataFrame 我们可以使用spark.read.json()方法从JSON文件中创建DataFrame。以下是一个示例: frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("JSON to DataFrame").getOrCreate()# 从JSON文件创建DataFramedf=spark.read.json("data.json") ...
在PySpark中,将DataFrame转换为JSON格式可以通过以下步骤实现: 读取PySpark DataFrame数据: 这一步通常已经完成,因为你已经拥有了一个DataFrame对象。如果你还没有DataFrame,你可以通过读取文件、数据库或其他数据源来创建它。 使用DataFrame的toJSON()方法将数据转换为JSON格式: toJSON()方法会将DataFrame的每一行转换为一...
json_df = spark.read.json("path/to/your/jsonfile.json") # 显示JSON DataFrame的前几行 json...
schema = StructType([ StructField("id", LongType(), True), StructField("name", StringType(), True), StructField("age", LongType(), True), StructField("eyeColor", StringType(), True) ]) df = spark.createDataFrame(csvRDD, schema) 5.读文件创建DataFrame testDF = spark.read.csv(File...