from pyspark.sql import SparkSession # 创建一个SparkSession对象 spark = SparkSession.builder \ .appName("DataFrame to JSON") \ .getOrCreate() # 假设你已经有了一个DataFrame,这里我们创建一个示例DataFrame data = [("Alice", 29), ("Bob",
toJSON row对象转换json字符串 把dataframe的row对象转换为json字符串,返回rdd data.rdd.first()Row(name='ldsx', age='12', id='1', gender='男', new_id='1')# data.toJSON()返回rdd类型data.toJSON().first()'{"name":"ldsx","age":"12","id":"1","gender":"男","new_id":"1"}...
用了toJSON方法确实解析了外层的json,但是json里的json就被解析成了字符串 所以面对这样的josn结构,我们必须要读出内层的json字符串,重新转换成json结构: val dataStr = JSON.parseObject(jsonStr) val dataJson = JSON.parseObject(dataStr.getString("recordData")) dataStr.put("recordData",dataJson) val jso...
即字符串的形式传递的，而JS操作的是JSON对象，所以，JSON对象和JSON字符串之间的相互转换是关键 例如：...
8.to_json转换为字典 9.expr 将表达式字符串分析到它表示的列中,表达式中的函数都是hql的内置函数,如str_to_map。expr需要配合hql的函数一起使用。 10.first提取某列的第一个值 11.format_number对数据格式化,增加几位小数位,并返回字符串 12.时间格式转化函数unix_timestamp,to_timestamp,from_unixtime,hour...
toJSON(use_unicode=True) 将DataFrame转换成每行为json的RDD (1.3版本新增) 1. 2. >>> df.toJSON().first() u'{"age":2,"name":"Alice"}' 1. 2. toLocalIterator() 得到包含DataFrame行数据的迭代器,迭代器消耗的内存和DataFrame中最大的分区相同 (2.0版本新增) 1. 2. >>> list(df.toLocalIte...
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: 代码语言:txt 复制 result = "\n"...
读写csv/json pyspark.sql.functions常见内置函数 1.pyspark.sql.functions.abs(col) 2.pyspark.sql.functions.acos(col) 3.pyspark.sql.functions.add_months(start, months) 4.pyspark.sql.functions.array_contains(col, value) 5.pyspark.sql.functions.ascii(col) 6.pyspark.sql.functions.avg(col) 7.pyspa...
Create a DataFrame from a JSON responseTo create a DataFrame from a JSON response payload returned by a REST API, use the Python requests package to query and parse the response. You must import the package to use it. This example uses data from the United States Food and Drug ...
from delta import configure_spark_with_delta_pip, DeltaTable from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, from_json,to_timestamp from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType builder = (SparkSession.builder .appName("joining-stream-sta...