.appName("JSON to DataFrame") .getOrCreate() 读取JSON文件并创建DataFrame: 代码语言:txt 复制 val jsonFile = "<JSON文件路径>" val jsonDataFrame = spark.read.json(jsonFile) 可选:处理JSON数据(如数据清洗、转换等): 代码语言:txt 复制 val cleanedDataFrame = jsonDataFrame.select("<列1...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("Read JSON").getOrCreate()# 读取JSON文件并转换为DataFramedf=spark.read.json("path/to/json/file.json")# 显示DataFrame的内容df.show()# 查看DataFrame的模式df.printSchema()# 选择列selected_df=df.select("col1","...
// 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...
读取JSON 字符串构建 DataFrame 下面我们将传统的 JSON 文件读取转换为直接从 JSON 字符串构建 DataFrame。 示例代码 frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sqlimportRow# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Read JSON String")\.getOrCreate()# JSON 字符串json_str='''[ {"name": ...
https://stackoverflow.com/questions/39619782/how-to-read-in-memory-json-string-into-spark-dataframe 先将字符串转为RDD,再由RDD转为DF。 From Spark SQL guide: val otherPeopleRDD = spark.sparkContext.makeRDD("""{"name":"Yin","address":{"city":"Columbus","state":"Ohio"}}""":: Nil) ...
val spark = SparkSession.builder() .appName("JSON to DataFrame") .getOrCreate() 读取JSON数据并创建DataFrame: 代码语言:txt 复制 val json = spark.read.json("path/to/json/file.json") 定义一个函数来处理嵌套的JSON: 代码语言:txt 复制 def flattenNestedJSON(df: DataFrame): DataFrame = { va...
要读取people.json文件生成DataFrame,可以使用下面哪些命令: A.spark.read.json("people.json")B.spark.read.parquet("people.json")C.spark.read.format("json").load("people.json")D.spark.read.format("csv").load("people.json")相关知识点: 试题来源: 解析 A,C 反馈 收藏 ...
Spqrk SQL读取json文件创建DataFrame出错,下面是运行信息: Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/python/pyspark/sql/context.py", line 464, in read return DataFrameReader(self) File "/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/python/pyspark/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 ...
1.0 */publicclassRDD2DataFrameByJson{publicstaticvoidmain(String args[]){//创建一个sparksessionSparkSession spark=SparkSession.builder().appName("RDD2DataFrameProgrammatically").master("local").getOrCreate();//读取文件,创建一个javaRDD,读取文件的textFile获取的是RDD方法,需要使用toJavaRDD,转换为jav...