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。 注意:开箱即用的 PySparkAPI支持将 JSON...
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...
接下来,读取JSON数据并创建一个初始的Dataframe: 代码语言:txt 复制 json_data = spark.read.json('path/to/json_file.json') 假设JSON文件的结构如下所示: 代码语言:txt 复制 [ { "name": "Alice", "age": 25, "languages": ["Python", "Java", "Scala"] }, { "name": "Bob", "age": 30,...
Json 字符串作为文件中的单独行(sparkContext 和 sqlContext) 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...
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/...
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',...
read.json(file) df.show() 2.4. 读取csv # 先创建csv文件 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,5),columns=['a','b','c','d','e']).\ applymap(lambda x: int(x*10)) file=r"D:\hadoop_spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\examples\src\main\...
df =pd.read_csv(f) #DataFrame对象 col =df.genres #选取名为genres的一列数据,json数据,如上图,此时是Series对象 print(col) col=col.apply(jsonLoads, key='id') #(函数,函数里的参数=) print(col) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
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") ...