步骤1:读取JSON数据 首先,我们需要读取JSON数据。假设我们有一个JSON文件data.json,可以使用以下代码读取: valdf=spark.read.json("/path/to/data.json") 1. 步骤2:定义Schema 接下来,我们需要定义JSON数据的Schema,以便后续将JSON字符串转换为结构化数据。可以使用以下代码: importorg.apache.spark.sql.types._v...
第一步:from_json 函数清洗 val jsonDF7 = jsonDF6.select($"id",$"ap",$"ln",$"sv",$"os",$"g", $"mid",$"nw",$"l",$"vc",$"hw",$"ar",$"uid",$"t",$"la",$"ett",$"en", from_json($"kv", ArrayType(StructType(StructField("extend2", StringType)::StructField("load...
使用from_json方法将json格式数据转化为结构化数据类型。 可以使用schema_of_json方法先解析静态数据,可以在console中看到相应的数据结构类型,在此示例中为: array<struct<id:string,ks:array<array<array>>,name:string,ts:array<array>,type:string,uid:string>> 然后使用from_json函数进行解析: 1select2from_jso...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, array # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 读取JSON文件并创建DataFrame df = spark.read.json("path/to/json/file.json") # 使用withColumn方法将单个值转换为数组 df = df.withColumn("array_column...
在Spark 3.0中,from_json函数支持两种模式:PERMISSIVE和FAILFAST。可以通过mode选项设置模式,默认模式变为PERMISSIVE。在之前的版本中,from_json的行为既不符合PERMISSIVE也不符合FAILFAST,特别是在处理格式错误的JSON记录时。例如,使用模式a INT解析JSON字符串{"a" 1},在之前的版本中被转换为null,而在Spark 3.0中转换...
def main (args:Array [String]): Unit = { //setMaster("local[9]") 表示在本地运行 Spark 程序,使用 9 个线程。local[*] 表示使用所有可用的处理器核心。 //这种模式通常用于本地测试和开发。 val conf = new SparkConf ().setAppName ("Word Count").setMaster("local[9]"); ...
用Spark 处理复杂数据类型(Array、Map、JSON字符串等) split 对列表进行切割,然后生产新的列表 frompyspark.sql.functionsimportsplit #对 key列按照 0-9之间的数字进行风格 重新命名为 s df.select(split(df.key, '[0-9]+').alias('s')) df1 = df.select(split(df.key, '[0-9]+').alias('s'))...
importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectSparkWordCount{defmain(args:Array[String]):Unit= {//setMaster("local[9]") 表示在本地运行 Spark 程序,使用 9 个线程。local[*] 表示使用所有可用的处理器核心。//这种模式通常用于本地测试和开发。valconf =newSparkConf().setAppName ("Word Count...
val st = System.currentTimeMillis()val pairInfo = (0 to 1000000).zipWithIndex.toArrayval format = "csv" // csv、json、parquetsc.parallelize(pairInfo).toDF("A", "B").write.mode(SaveMode.Overwrite).option("timestampFormat", "yyyy/MM/dd HH:mm:ss ZZ").save(s"./output/$format")va...
take(num: Int): Array[T] :从RDD中获取指定数量的元素。 takeOrdered(num: Int)(implicit ord: Ordering[T]): Array[T] : 获取RDD中排序后的前N个元素。 top(num: Int)(implicit ord: Ordering[T]): Array[T] : 获取RDD中排序后的最大的N个元素。