将Spark DataFrame中具有未知键-值对的JSON解析为多行值可以通过以下步骤实现: 导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql.functions import from_json, explode from pyspark.sql.types import StructType 定义JSON的模式(Schema): 代码语言:txt ...
importorg.apache.spark.sql.DataFrameimportorg.apache.spark.sql.functions._importorg.apache.spark.sql.types._// Convenience functionforturning JSON strings into DataFrames.defjsonToDataFrame(json: String, schema: StructType = null): DataFrame ={// SparkSessions are available with Spark 2.0+val read...
val df2Array: Array[(String, String)] = testDataFrame.collect().map { row => (row(0).toString, row(1).toString) } val jsonData: Array[JSONObject] = df2Array.map { i => new JSONObject(Map(i._1 -> i._2)) } val jsTest = jsonData.mkString(",").replace("},{",",") pri...
val lines = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, myGroup, Map(myTopic -> 1)) def parser(json: String) = parse(json).extract[Person].firstName lines..map(_._2).map(parser).print ... ssc.start() ssc.awaitTerminationOrTimeout(10000) ssc.stop() } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7....
println(sparkFunction) // 得到结果 // [{"label":"1","col":"asf"}, {"label":"2","col":"2143"}, {"label":"3","col":"rfds"}] 列表型json 但是如果想得到第一列为key,第二列为value,那么写法是这样子的: valdf2Array:Array[(String,String)] = testDataFrame.collect().map{row=>(ro...
将JSON字典转换为Spark DataFrame: 代码语言:txt 复制 df = spark.createDataFrame(list(zip(*json_dict.values())), list(json_dict.keys())) 显示Spark DataFrame的内容: 代码语言:txt 复制 df.show() 这样就可以将JSON字典转换为Spark DataFrame,并显示其内容。
定義 命名空間: Microsoft.Spark.Sql 組件: Microsoft.Spark.dll 套件: Microsoft.Spark v1.0.0 傳回DataFrame 的內容做為 JSON 字串的 DataFrame。 C# 複製 public Microsoft.Spark.Sql.DataFrame ToJSON(); 傳回 DataFrame 具有JSON 字串的 DataFrame 物件。 適用於 產品版本 Microsoft.Spark latest 本文...
|2. Intro to SparkDataFrame how to create a spark data frame # create an rdd objectstringJSONRDD=sc.parallelize(("""{ "id": "123","name": "Katie","age": 19,"eyeColor": "brown"}""","""{"id": "234","name": "Michael","age": 22,"eyeColor": "green"}""","""{"id":...
用过Spark SQL 应该知道,Spark dataframe 本身有提供一个 api 可以供我们将数据转成一个 JsonArray,我们可以在spark-shell里头举个栗子来看一下。 import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder().master("master").appName("test").config("spark.sql.warehouse.dir", warehouse...
r = requests.post(url, data=json.dumps(files)) print(r.status_code) 执行代码时,出现以下错误: TypeError:DataFrame类型的对象不可JSON序列化 json.dumps。你可以这样做: from pyspark.sql.functions import * files_df = spark.read.json("...") ...