通过将JSON数据注册为表,可以使用常规的SQL查询语法来查询和处理JSON数据。 spark.sql("CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW jsonTable USING json OPTIONS (path '/path/to/json/file')")valdf=spark.sql("SELECT * FROM jsonTable") 1. 2. 2. JSON解析函数的使用 在上面的例子中,我们已经将JSON数据加载到Da...
现在,我们可以使用 Spark 读取 JSON 文件。假设我们的文件路径为data/sample.json,读取文件的代码如下: # 读取 JSON 文件df=spark.read.json("data/sample.json")# 显示读取的数据df.show() 1. 2. 3. 4. 注释:此处我们使用spark.read.json方法读取 JSON 数据,并使用show()函数展示读取的数据。 4. 数据处...
selectschema_of_json('[{"text":"a"},{"b":"a"}, {"c":1}]')ARRAY<STRUCT<`b`:STRING,`c`:BIGINT,`text`:STRING>> selectschema_of_json('{"text":"a","b":1.2, "c":1}')STRUCT<`b`:DOUBLE,`c`:BIGINT,`text`:STRING> selectschema_of_json('{"text":["a", 2, "b", "...
五,如何使用to_json() 下面使用to_json()将获取的数据转化为json格式。将结果重新写入kafka或者保存partquet文件。 valstringJsonDF= eventsDS.select(to_json(struct($"*"))).toDF("devices") stringJsonDF.show 保存数据到kafka stringJsonDF.write.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers","localh...
'seat_code', 'spm_content_type', 'source')a as user_id, user_id_type, seat_code, spm_content_type, source 其中:ext_props为表t的一个字段,其中的数据为json格式。 二、相关的函数: get_json_object from_json to_json explode selectExpr...
select from_json('{"k": "fruit", "v": "apple"}','k STRING, v STRING', map("","")) as tmp ); 这个方法可以给json定义一个Schema,这样在使用时,就可以直接使用a.k这种方式了,会简化很多。 3. to_json -- 可以把所有字段转化为json字符串,然后表示成value字段 ...
可以通过以下步骤实现: 1. 首先,将JSON字符串加载为Spark DataFrame。可以使用Spark的`spark.read.json()`方法来加载JSON数据,并将其转换为DataFra...
对于写入,指定保存的json文件的编码(字符集)。JSON内置函数忽略此选项。 读/写 lineSep \r,\r\n,\n(用于读取);\n(用于写入) 定义应该用于解析的行分隔符。JSON内置函数忽略此选项。 读/写 samplingRatio 1.0 定义用于推断模式的输入JSON对象的分数。 读 dropFieldIfAllNull false 是否在推断模式期间忽略所有...
Spark SQL/Hive实用函数大全 本篇文章主要介绍SparkSQL/Hive中常用的函数,主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。 字符串函数 1. concat 对字符串进行拼接:concat(str1, str2, ..., strN) ,参数:str1、str2...是要进行拼接的字符串。
可以看出JSON数组对象的类型为“list”,而普通JSON对象的类型为“dict”。 总结 Spark在处理JSON数据时通常可以直接使用jsonFile,如果数据格式不统一、不规范或者我们需要更为灵活的数据处理方式时,则可以将文本数据以字符串的形式按行读入,然后使用Python JSON相关库、内建函数自行解析JSON数据。