这里的"path/to/json/file.json"是JSON文件的路径。 使用org.apache.spark.sql.functions中的from_json函数将JSON对象转换为列: 代码语言:txt 复制 Dataset<Row> transformedDF = df.withColumn("column_name", functions.from_json(df.col("json_column"), "data_type")); 这里的"column_name"是新列的名称...
1 ,json 数据集 : 理论 Spark SQL 能够自动推测 JSON 数据集的结构,并将它加载为一个 Dataset[Row]. 可以通过 SparkSession.read.json() 去加载一个 Dataset[String] 或者一个 JSON 文件 json 文件 : {"name":"Michael"} {"name":"Andy", "age":30} {"name":"Justin", "age":19} 1. 2. 3....
import org.apache.spark.sql.types.*; import org.apache.spark.sql.RowFactory; 定义JSON字符串: 代码语言:txt 复制 String json = "{\"name\":\"John\", \"age\":30, \"city\":\"New York\"}"; 解析JSON字符串为Row对象: 代码语言:txt 复制 Row row = RowFactory.create(json); 定义StructTyp...
在这一步中,我们需要读取数据源文件,可以是CSV、JSON、Parquet等格式的文件。下面是一个读取CSV文件的示例代码: importorg.apache.spark.sql.Dataset;importorg.apache.spark.sql.Row;importorg.apache.spark.sql.Encoders;Dataset<Row>data=spark.read().format("csv").option("header","true").load("path/to...
{"name":"Justin", "age":19} 每行一条数据Dataset<Row>rfDataset=spark.read().json("/Users/yaohao/tools/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7/examples/src/main/resources/people.json");//可以理解为注册城一张表,支持后面采用sql方式进行查询rfDataset.registerTempTable("person");//执行查询语句Dataset<Row>...
// Create a Row from values. Row(value1, value2, value3, ...) 如何获取Row中每个字段的值呢? 下标获取,从0开始,类似数组下标获取 Row对象构建Dataframe部分代码演示 有如下数据集:列1name,列2age 数据集文件: ${examples}\sql\people.txt
read.json("/opt/module/spark-local/people.json") //保存为parquet格式 scala> df.write.mode("append").save("/opt/module/spark-local/output") 2、JSON文件 Spark SQL能够自动推测JSON数据集的结构,并将它加载为一个Dataset[Row]。可以通过SparkSession.read.json()去加载一个一个JSON文件。 注意:这个...
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Row} import org.apache.spark object TestMySQL { def main(args: Array[String]) { val spark = SparkSession.builder() .appName("TestMySQL") .config("spark.master", "local") .getOrCreate() ...
df.write.format("json").save(dir) 4. PySpark-DataFrame各种常用操作 基于df的操作: 打印数据 df.show()默认打印前20条数据 打印概要 df.printSchema() 查询总行数 df.count() df.head(3) #list类型,list中每个元素是Row类 输出全部行 df.collect() #list类型,list中每个元素是Row类查询概况 df.describ...
json/csv DataFrame show spark.implicits Seq selectExpr collect first na.fill Row Array Any Column withColumn withColumnRenamed groupBy count desc sort col udf Source Bilibili,黑马程序员Spark视频 1. 安装Intellij IDEA与Spark 安装Intellij IDEA的原因是我们使用的是Scala来进行编程。而编写Scala最好的IDE自然...