allowUnquotedControlChars(default false): 允许JSON字符串包含未加引号的控制字符(值小于32的ASCII字符,包括制表符和换行字符)。 mode(default PERMISSIVE): 允许在解析期间处理损坏记录的模式。 PERMISSIVE:当遇到损坏的记录时,将其他字段设置为null,并将格式错误的字符串放入由columnNameOfCorruptRecord配置的字段中。若...
scala> val rdd2 = rdd.map(JSON.parseFull).collect() rdd2: Array[Option[Any]] = Array(Some(Map(age -> 0.0, name -> rose0)), Some(Map(age -> 1.0, name -> rose1)), Some(Map(age -> 2.0, name -> rose2)), Some(Map(age -> 3.0, name -> rose3)), Some(Map(age -> 4....
* @since 1.4.0 */ def jdbc( url: String, table: String, columnName: String, lowerBound: Long, upperBound: Long, numPartitions: Int, connectionProperties: Properties): DataFrame = { // columnName、lowerBound、upperBound和numPartitions优先于extraOptions中的设置。 this.extraOptions ++= Map( ...
这里的"column_name"是新列的名称,"json_column"是包含JSON对象的列名,"data_type"是新列的数据类型。 例如,如果要将名为"json_data"的列中的JSON对象转换为名为"parsed_data"的新列,数据类型为字符串,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 Dataset<Row> transformedDF = df.withColumn("parsed_data", func...
根據指定的功能變數名稱建立 JSON 資料行的新資料列。 C# 複製 public static Microsoft.Spark.Sql.Column JsonTuple (Microsoft.Spark.Sql.Column column, params string[] fields); 參數 column Column 要套用的資料行 fields String[] 欄位名稱 傳回 Column Column 物件 適用於 產品版本 Microsoft.Spark ...
SchemaOfJson(Column, Dictionary<String,String>) 剖析JSON 字串,並以 DDL 格式推斷其架構。 SchemaOfJson(Column) 剖析JSON 字串,並以 DDL 格式推斷其架構。 C# [Microsoft.Spark.Since("2.4.0")]publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnSchemaOfJson(Microsoft.Spark.Sql.Column json); ...
publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnToJson(Microsoft.Spark.Sql.Column column, System.Collections.Generic.Dictionary<string,string> options =default); Parameters column Column Column to apply options Dictionary<String,String> Options for JSON conversion ...
Extracts JSON object from a JSON string based on path specified, and returns JSON string of the extracted JSON object. C# publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnGetJsonObject(Microsoft.Spark.Sql.Column column,stringpath); Parameters column Column ...
SparkSession.builder() .appName("JSON to String") .getOrCreate() // 读取JSON数据 val jsonDF = spark.read.json("path/to/json/file.json") // 将数组列转换为连接的字符串 val resultDF = jsonDF.withColumn("joined_string", concat_ws(",", $"array_column")) // 显示结果 resultDF....
val parsed = jsonDataset.rdd.mapPartitions { iter => val rawParser = new JacksonParser(actualSchema, parsedOptions, allowArrayAsStructs = true) val parser = new FailureSafeParser[String]( input => rawParser.parse(input, createParser, UTF8String.fromString), parsedOptions.parseMode, schema, pa...