读取JSON数据并创建DataFrame: 代码语言:txt 复制 Dataset<Row> df = spark.read().json("path/to/json/file.json"); 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.withC...
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....
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...
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...
{"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...
scala> val df = spark.read.json("file:///export/server/spark/employee.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame= [age: bigint, id: bigint ...1more field] (1) 查询所有数据; (2) 查询所有数据,并去除重复的数据; (3) 查询所有数据,打印时去除 id 字段 ...
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() ...
type DataFrame = Dataset[Row] } https://github.com/IloveZiHan/spark/blob/branch-2.0/sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/package.scala 也就是说,每当我们用导DataFrame其实就是在使用Dataset。 针对Python或者R,不提供类型安全的DataSet,只能基于DataFrame API开发。