importorg.apache.spark.sql.{SparkSession,DataFrame}importorg.apache.spark.sql.functions._valspark=SparkSession.builder().appName("JsonArrayToArray").getOrCreate()// 创建包含 JSON 字符串数组的 DataFramevaljsonData=Seq("""{"id": 1, "values": ["a", "b", "c"]}""","""{"id": 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...
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", array(col("single_value_column"...
Spark SQL可以通过JDBC API将Spark数据集暴露出去,而且还可以用传统的BI和可视化工具在Spark数据上执行类似SQL的查询。用户还可以用Spark SQL对不同格式的数据(如JSON,Parquet以及数据库等)执行ETL,将其转化,然后暴露给特定的查询。 Spark MLlib: MLlib是一个可扩展的Spark机器学习库,由通用的学习算法和工具组成,包...
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'))...
textFile.map(JSON.parseArray) //解析为json数组 .flatMap(_.toArray) //json数组转为java数组,通过flatmap拉平 .map(_.asInstanceOf[JSONObject]) //把每个对象转成jsonobject .map(x => (x.getString("studentName"), (x.getInteger("studentAge"), 1))) //通过jsonobject的方法处理数据...
object SparkPi {// 必须是object,如果在IDEA创建文件的时候写为class,main函数是无法加载的。defmain(args: Array[String]){valspark=SparkSession .builder() .appName("SparkPi") .getOrCreate() 检查主类代码配置。 valspark=SparkSession .builder() .appName("SparkPi") .config("key1","value1") ...
Spark SQL 是一个用于处理结构化数据的 Spark 组件。它允许使用 SQL 语句查询数据。Spark 支持多种数据源,包括 Hive 表、Parquet 和 JSON 等。 Spark Streaming Spark Streaming 是一个用于处理动态数据流的 Spark 组件。它能够开发出强大的交互和数据查询程序。在处理动态数据流时,流数据会被分割成微小的批处理,...
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...
CustomParquetRelation(path: String)(@transient val sqlContext: SQLContext)extends BaseRelation with PrunedFilteredScan with InsertableRelation {private val df = sqlContext.read.parquet(path)override def schema: StructType = df.schemaoverride def buildScan(requiredColumns: Array[String], filters: Array...