importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectReadJsonExample{defmain(args:Array[String]):Unit={// 创建 SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Read JSON Example").master("local[*]").getOrCreate()// 读取 JSON 文件valdf=spark.read.json("path/to/example.json")// 显示数据df.sho...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("JSON File Reader")\.getOrCreate()# 读取 JSON 文件df=spark.read.json("path_to_your_file.json")# 显示数据内容df.show()# 打印数据的 Schemadf.printSchema()# 数据处理示例:筛选满足特定条件的记录filtered_df=...
问题:spark read json在加载文件上部1G时卡住 回答: Spark是一个开源的大数据处理框架,可以用于处理大规模数据集。当使用Spark的read json函数加载一个文件大小超过1GB的JSON文件时,可能会出现卡住的情况。这种情况通常是由于以下原因导致的: 数据量过大:加载大文件会占用大量的内存和计算资源,如果系统资源不足,Spark可...
val spark = SparkSession.builder() .appName("Read JSON Files") .master("local") // 如果是在集群上运行,需要指定master地址 .getOrCreate() 读取多个JSON文件: 代码语言:txt 复制 val jsonFiles = Seq("file1.json", "file2.json", "file3.json") val df = spark.read.json(jsonFiles: _*)...
// read json file into dataframevalsingleDF:DataFrame=spark.read.option("multiline","true").json("src/main/resources/json_file_1.json")singleDF.printSchema()singleDF.show(false) SparkSQL默认JSON文件中的每一行都是一个完整的JSON,而我们实际开发中遇到的JSON文件可能是跨行的,所以这里用option("mu...
1) spark可以读取很多种数据格式,spark.read.按tab键表示显示: scala>spark.read. csv format jdbc json load option options orc parquet schema table text textFile 2) spark.read.format("json")方式读取json文件 scala> spark.read.format("json").load("file:///opt/module/data/input/2.json") ...
read.json("path/file_name.json") df.show() 大文件本地缓存加载不了可以上传到HDFS 二、HDFS文件 import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame} val spark = SparkSession.builder() .appName("test") .getOrCreate() val df: DataFrame = spark.read.json("hdfs://path/json/file") //...
.appName("JSON to Hive") .enableHiveSupport() .getOrCreate() val df = spark.read.json("path/to/json/file") df.write.mode("overwrite").saveAsTable("database.table_name") 在这段代码中,我们创建了一个SparkSession对象,并启用了Hive支持。然后使用`spark.read.json()`方法读取JSON文件并将其...
val df: Dataset[Person] = spark.read.json("/Users/fred/Desktop/data/data_spark/people.json").as[Person] 此处文件地址即为people.json文件存放的地址,替换成自己的即可。 打印出来可以看到df.show(): +---+---+ | age| name| |null|Michael...
数据源通过其完全限定名称(即org.apache.spark.sql.parquet)进行指定,但对于内置数据源,您也可以使用它们的简短名称(json、parquet、jdbc、orc、libsvm、csv、text)。从任何数据源类型加载的DataFrame可以使用此语法转换为其他类型。 JSON文件: val df = spark.read.format("json").load("path/to/file.json") ...