# 导入必要的模块frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("DataFrame to JSON")\.getOrCreate()# 创建一个示例 DataFramedata=[("Alice",1),("Bob",2),("Cathy",3)]columns=["Name","Id"]df=spark.createDataFrame(data,columns)# 显示 DataFramedf.sho...
val df2Array:Array[Tuple2[String,Int]] = df.collect().map{case org.apache.spark.sql.Row(x:String,y:Int) => (x,y)} val jsonData:Array[JSONObject] = aM.map{ i => new JSONObject(Map(i._1 -> i._2)) } val jsonArray:JSONArray = new JSONArray(jsonData.toList) /*---jsonA...
import scala.util.parsing.json.{JSONArray, JSONObject} object DFTest { def main(args: Array[String]): Unit = { import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder() .master("local[*]").appName("test") .getOrCreate(); //提供隐式转换功能,比如将 Rdd 转为 dataf...
从JSONObject转换为JSONArrayscala> val jsonArray:JSONArray=new JSONArray(jsonData.toList) jsonArray: scala.util.parsing.json.JSONArray = [{"a" : 1}, {"b" : 2}, {"c" : 3}] __EOF__ 本文作者:JunCode 本文链接:https://www.cnblogs.com/Jaryer/p/13667571.html关于博主:评论和私信会...
首先新建一个dataframe importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importorg.apache.spark.sql.{SQLContext,SparkSession}importscala.util.parsing.json.{JSON,JSONArray,JSONObject} val conf =newSparkConf().setAppName("TTyb").setMaster("local") ...
代码语言:javascript 复制 packageutilsimportorg.apache.spark.sql.DataFrame object MyDataInsightUtil{defdataFrame2Json(data:DataFrame,num:Int=10)={val dftopN=data.limit(num)val arr=dftopN.collect().map(x=>x.toSeq.mkString("\"","\",\"","\"")).mkString("|")val columnName=(dftopN.column...
DataFrame.ToJSON 方法參考 意見反應 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 ...
importorg.apache.spark.sql.DataFrameimportscala.util.parsing.json.{JSONArray,JSONObject}object DFTest{defmain(args:Array[String]):Unit={importorg.apache.spark.sql.SparkSession val spark=SparkSession.builder().master("local[*]").appName("test").getOrCreate();//提供隐式转换功能,比如将 Rdd 转...
GroupBy(String, String[]) 使用指定的資料行將 DataFrame 分組。 Head() 傳回第一個資料列。 Head(Int32) 傳回第一個 n 資料列。 Hint(String, Object[]) 指定目前 DataFrame 上的一些提示。 Intersect(DataFrame) 只傳回新的 DataFrame ,其中包含這個 DataFrame 和另一個 DataFrame 中的資料列。 Intersect...
要将Spark DataFrame中的JSON解析为新列,可以使用Spark的内置函数和表达式来实现。下面是一个完善且全面的答案: 概念:Spark DataFrame是一种分布式数据集,以表格形式组织数据,并提供了丰富的操作API。JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,常用于数据序列化和传输。 分类:Spark DataFrame可以分为结...