pyspark textfile json ## PySpark中的文本文件和JSON文件处理PySpark是Apache Spark的Python API,它提供了一种强大的分布式计算框架,可以用来处理大规模数据集。在PySpark中,我们可以使用`textFile`和`json`方法来读取文本文件和JSON文件,并对其进行处理。### 文本文件处理首先,让我们看看如何在PySpark中处理文本文件。...
如果result.toJSON().collect() 的结果是 JSON 编码的字符串,那么您将使用 json.loads() 将其转换为 dict 。您遇到的问题是,当您使用 for 循环迭代 dict 时,您将获得 dict 的密钥在您的 for 循环中,您将密钥视为 dict ,而实际上它只是一个 string 试试这个: # toJSON() turns each row of the Data...
行111，在主进程()文件"/hadoop03/yarn/local/usercache/user/appcache/application_1625855466178_519726...
scala> import scala.util.parsing.json.JSON 1. (2)读取文件 scala> val json = sc.textFile("/people.json") json: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /people.json MapPartitionsRDD[8] at textFile at <console>:24 1. 2. (3)解析json数据 scala> val result = json.map(JSON.parseFull) re...
DataFrame[id: bigint, value: string]df1.union(df2).show()+---+---+| id|value|+---+---+| 1| A|| 2| B|| 3| C|| 3| C|| 3| C|| 4| D|+---+---+# 去重使用distinctdf1.union(df2).distinct().show()+---+---+| id|value|+---+---+| 2| B|| 1| A|| 3...
如果我们只需要将JSON对象数组转换为pyspark中的字符串,可以使用DataFrame的toJSON()函数: 代码语言:txt 复制 json_string = json_data.toJSON().collect() 这将返回一个包含所有JSON对象的字符串数组。如果我们希望将这些字符串合并为一个字符串,可以使用Python的join()函数: ...
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...
|-- name: string (nullable = true) |-- length: long (nullable = true) # spark-2# 使用selectExpr方法test_df=test.selectExpr('class as Class','number as Number','language as Language','math as Math')test_df.show() +---+---+---+---+ |Class|Number|Language...
StringType# 导入类型schema=StructType([StructField("id",LongType(),True),StructField("name",StringType(),True),StructField("age",LongType(),True),StructField("eyeColor",StringType(),True)])# 对RDD应用该模式并且创建DataFrameswimmers=spark.createDataFrame(stringCSVRDD,schema)# 利用DataFrame创建...
("c", StringType(), True), StructField("d", StringType(), True)])df = df.withColumn("dic", from_json(regexp_replace(col("dic"), "'", "\""), schema))df.select("a", "b", "dic.*").show(truncate=False)#+---+---+---+---+#|a |b |c...