接下来,可以使用以下代码来读取上述JSON数据,并将其转换为Spark DataFrame: AI检测代码解析 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建Spark会话spark=SparkSession.builder \.appName("Explode JSON Example")\.getOrCreate()# 读取JSON文件df=spark.read.json("path/to/json/file")# 显示DataFramedf.show() 1. 2...
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("JSON to Array Explode Example").getOrCreate()valdata=Seq(("Alice",30,"""["reading", "painting", "traveling"]"""),("Bob",25,"""["swimming", "cooking"]"""))valdf=spark.createDataFrame(data).toDF("name...
D),explode() E),selectExpr() 二,准备阶段 首先,创建一个没有任何嵌套的JSon Schema 代码语言:js AI代码解释 import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.functions._ val jsonSchema = new StructType().add("battery_level", LongType).add("c02_level", LongType).add("cca3"...
第二步：获取需要展开的列`data.trajectory`的schema（元数据信息），然后由SparkSQL内置函数from_json将列`data.trajectory`的字符内容转换成数组对象，最后通过SparkSQL内置函数explode将`data.trajectory`中的数组中每个元素展开成多行。基于spark解析复杂json流程设计图：3）Spark读取kafka复杂json消息解析核心代码 json...
C),to_json() D),explode() E),selectExpr() 二,准备阶段 首先,创建一个没有任何嵌套的JSon Schema importorg.apache.spark.sql.types._ importorg.apache.spark.sql.functions._ valjsonSchema=newStructType().add("battery_level", LongType).add("c02_level",LongType).add("cca3",StringType).add(...
整理了spark-sql处理json字符串的几个函数 from_json schema_of_json explode from_json from_json(column, schema_string):用schema_string的格式,来解析column。用schema_string的格式可以用schema_of_json获取。 例子: select from_json('[{"text":"Tea"},{"text":"Apple"}]', 'ARRAY<STRUCT<text: STRI...
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 ...
val df=spark.read.schema(schema).json(dataDS.rdd) 查看schema df.printSchema 二,如何使用explode() Explode()方法在spark1.3的时候就已经存在了,在这里展示一下如何抽取嵌套的数据结构。在一些场合,会结合explode,to_json,from_json一起使用。 Explode为给定的map的每一个元素创建一个新的行。比如上面准备的...
spark读json文件: frompyspark.sqlimportSparkSession, Row, functionssession=SparkSession.builder.appName("sort").getOrCreate()data= session.read.json('test1')data.head() mydata =data.select(explode(data.avg_orders_count),data.m_hotel_id).toDF('my_count','id') ...
json是kafka消息中比较常见的格式,对于单层json数据的读取和解析相对简单,但是在真实kafka流程处理的业务中,很多情况下都是json嵌套复杂格式消息。Spark1.1以后的版本存在一些实用的 SparkSQL函数,帮助解决复杂的json数据格式,实用函数包括get_json_object、from_json和explode等。