importorg.apache.spark.sql.{SparkSession,DataFrame}importorg.apache.spark.sql.types.StructType// 步骤1:创建SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Read JSON with Schema").getOrCreate()// 步骤2:读取JSON文件valdf=spark.read.json("path/to/json/file.json")// 步骤3:获取Schemavalsch...
val json1 = """{"a":null, "b": 23.1, "c": 1}""" val json2 = """{"a":null, "b": "hello", "d": 1.2}""" val ds = spark.createDataset(Seq(json1, json2)) val df = spark.read.json(ds) df.show df.printSchema +---+---+---+---+ | a| b| c| d| +---...
spark=SparkSession.builder.appName("ReadParquetSchema").getOrCreate() # 读取Parquet文件 parquet_file_path="path/to/your/parquet/file.parquet" df=spark.read.parquet(parquet_file_path) # 获取schema的JSON表示 schema_json=df.schema.json()# 或者这样,第二种写法# schema_json = spark.read.parquet(...
使用变量模式读取JSON数据: 代码语言:txt 复制 val jsonData = spark.read.schema(jsonSchema).json("path/to/json/file.json") 其中,path/to/json/file.json是JSON数据文件的路径。 对读取的JSON数据进行操作和分析: 代码语言:txt 复制 jsonData.show() // 显示数据的内容 jsonData.printSchema() // 打印...
val jsonDataset_1 = spark.createDataset( """{"name":"Yin","address":{"is_old":true,"area":23000.34}}""" :: Nil) var otherJsonDF_1 = spark.read.json(jsonDataset_1) otherJsonDF_1.printSchema() /* root |-- address: struct (nullable = true) ...
val df=spark.read.schema(schema).json(dataDS.rdd) 查看schema df.printSchema 二,如何使用explode() Explode()方法在spark1.3的时候就已经存在了,在这里展示一下如何抽取嵌套的数据结构。在一些场合,会结合explode,to_json,from_json一起使用。 Explode为给定的map的每一个元素创建一个新的行。比如上面准备的...
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") //...
Spark SQL也能自动解析JSON数据集的Schema,读取JSON数据集为DataFrame格式。读取JSON数据集方法为SQLContext.read().json()。该方法将String格式的RDD或JSON文件转换为DataFrame。 需要注意的是,这里的JSON文件不是常规的JSON格式。JSON文件每一行必须包含一个独立的、自满足有效的JSON对象。如果用多行描述一个JSON对象,...
// 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...
.schema(personSchema).csv("./data/csvfile/") //输出结果 val query: StreamingQuery = df.writeStream .format("console") .start() query.awaitTermination() 测试 3.读取json文件 源码 /** * 读取Json文件 */ object ReadJsonFile { def main(args: Array[String]): Unit = { ...