思路:SparkStreaming从kafka读到数据之后,先通过handlerMessage2Row自定义的方法,将JSON字符串转成Row类型,然后通过foreachRDD拿到RDD[Row]类型的RDD,最后通过Spark.createDataFrame(RDD[Row],Schema)生成DataFrame,思路来源: 核心代码: /** * 方法三:处理JSON字符串为Row 生成RDD[Row] 然后通过schema创建DataFrame */...
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Spark Java中,将JSON对象转换为单个列可以通过以下步骤实现: 导入相关的依赖: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.SparkSession; import org.apache.spark.sql.functions; 创建SparkSession对象: 代码语言:txt 复制 SparkSessio...
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...
详细的 RDD 转换 Sql.DataFrame 可以参考:Spark - RDD / ROW / sql.DataFrame 互转。 3.RDD[Row] 转换 如果有生成的 RDD[Row] 就可以直接调用 sqlContext 将该 RDD 转换为 DataFrame。这里 TABLE_SCHEMA 可以看作是每一列数据的描述,类似 Hive 的 column 的信息,主要是字段名和类型,也可以添加额外的信息...
1.3 Row 转对象失败 Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 3 in stage 3.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 3.0 in stage 3.0 (TID 9, localhost, executor driver): java.lang.ClassCastException: org.apache.spark.sql....
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 ...
if__name__=='__main__':spark=SparkSession.builder \.appName('test')\.getOrCreate()sc=spark.sparkContext# Load a text file and convert each line to a Row.# 读取一个文件转化每一行为Row对象lines=sc.textFile("file:///export/pyfolder1/pyspark-chapter03_3.8/data/sql/people.txt")parts...
对于基于文件的数据源( text, parquet, json等)，在保存的时候可以指定一个具体的路径，比如 df.write.option("path", "/some/path").saveAsTable("t")(存储在指定路径下的文件格式为parquet)。当表被删除时，自定义的表的路径和表数据不会被移除。如果没有指定具体的路径，spark默认的是warehouse的目录(/...
import org.apache.spark.sql.Row// 创建一个Row对象val row: Row = Row("John", 28)// 访问Row的数据val name: String = row.getString(0)val age: Int = row.getInt(1)println(s"Name: $name, Age: $age") 在这个例子中,我们创建了一个包含名字和年龄的Row对象,并通过getString和getInt方法访...