from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import from_json from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建示例数据框 data = [("John", '{"age": 30, "city": "New York"}'),...
get_json_object(json, path) 其中,json是要提取值的JSON表达式,path是JSON字段的路径。 下面是一个示例代码,展示了如何使用get_json_object函数从嵌套表达式中提取值: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import expr # 创建SparkSession spark = SparkSes...
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...
从JSON 文件读取数据帧Python 复制 # Read a DataFrame from a JSON file df3 = spark.read.format("json").json("/tmp/json_data") display(df3) 其他任务:在 PySpark 中运行 SQL 查询Spark 数据帧提供以下选项,用于将 SQL 与 Python 合并在一起。 可以在为本教程创建的同一笔记本中运行以下代码。
PySparkSQL之PySpark解析Json集合数据 数据样本 12341234123412342|asefr-3423|[{"name":"spark","score":"65"},{"name":"airlow","score":"70"},{"name":"flume","score":"55"},{"name":"python","score":"33"},{"name":"scala","score":"44"},{"name":"java","score":"70"},{"name...
读取JSON文件 处理JSON数据 接下来,我们将一步步详细介绍每个步骤所需的代码和操作。 步骤一:导入必要的模块 首先,我们需要导入必要的PySpark模块。 frompyspark.sqlimportSparkSession 1. 步骤二:创建SparkSession对象 接下来,我们需要创建一个SparkSession对象。SparkSession是与Spark交互的主要入口点,它可以让我们执行各...
from pyspark.sql.types import * ####1、从json文件读取数据,并直接生成DataFrame### path = "20180724141719.json" df = sqlContext.read.json(path) df.printSchema() ### data_dict ={"region":"cn","env":"dev","product":"snap"} schema=StructType([ StructField("region", StringType(),...
from pyspark.sql.functions import * from pyspark.sql.types import * sampleJson = [ ('{"user":100, "ips" : ["191.168.192.101", "191.168.192.103", "191.168.192.96", "191.168.192.99"]}',), ('{"user":101, "ips" : ["191.168.192.102", "191.168.192.105", "191.168.192.103", "191.168...
执行SQL 关闭SparkSession public class SqlTest { public static void main(String[] args) { SparkSession sparkSession = SparkSession.builder() .appName("sql") .master("local") .getOrCreate(); Dataset<Row> json = sparkSession.read().json("data/json"); ...
import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example") .config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate() copy 更新后的数据读取方式为: spark.read.json("/path/to/your/file") copy 本训练营所使用的版本为 1.6.1 ...