下面是使用 SparkSQL 解析 JSON 数组字段的示例代码: importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.functions._valspark=SparkSession.builder().appName("Parse JSONArray with SparkSQL").getOrCreate()valdata=Seq((1,"Alice","""["reading", "traveling", "cooking"]"""),(2,"B...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, ArrayType spark = SparkSession.builder.appName("JsonArrayExample").getOrCreate() data = [ (1, '[{"name": "Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 30}]'), (2, '[{"nam...
object test { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.setAppName("pois") conf.setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) val textFile: RDD[String] = sc.textFile("E:\\json.log") //读取status=1成功获取的数据 val file = textFile....
pv=t._2 val label=t._4 val json=new JSONObject() json.put("query",query) json.put("pv",pv) json.put("label",label) val feaJsonStr=json.toJSONString feaJsonStr }) val jsonArray=jsonList.toArray val anchorJsonString=JSON.toJSONString(jsonArray, null.asInstanceOf[Array[Serialize...
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.util.parsing.json.JSON object JSONParse { def main(args: Array[String]): Unit = { val i
Spark from_json - StructType和ArrayType 、、、 我有一个XML形式的数据集,其中一个节点包含JSON。Spark将其作为StringType读取,所以我尝试使用from_json()将JSON转换为DataFrame。我可以转换JSON字符串,但是如何编写使用Array的模式呢?不带数组的字符串-工作良好 val schemaEx 浏览7提问于2017-07-10得票数 5...
streaming中的对象列表解析json模式？EN你想要一个StructType持有val1和val2StringType的ArrayType ...
GenericInternalRow；内层如果有array或者map的话也会相应地转换为 GenericArrayData / ArrayBasedMapData）...
SELECTjson_array_length(get_json_object(json_text,'$.products[*].items')) FROM table json_object_keys(json_object) 以数组形式返回最外层JSON对象的所有键。示例: json_object_keys({"f1":"abc","f2":{"f3":"a","f4":"b"}}) 返回的是[f1,f2] ...
spark:master:"local[*]"app_name:"JSON Array Parser"configs:-name:"spark.sql.files.ignoreCorruptFiles"value:"true"-name:"spark.sql.json.autoCorrectTimestamp"value:"true" 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 重要的关键参数包括:master、app_name,还有一些 SQL 配置选项需要特别注意。