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(parquet_file_path).schema.json()# 打印schema的JSON print(schema_json) # 停止SparkSession spark.stop() 这段代码会打印出Parquet文件的schema的JS...
val schema = "stringc string, shortc short, integerc int, longc long, floatc float, doublec double, decimalc decimal(10, 3), booleanc boolean, bytec byte, binaryc binary, datec date, timestampc timestamp" val df = spark.read.schema(schema).json(ds) df.show(false) df.printSchem...
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 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...
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) ...
read.json(path) // 可以使用printSchema()方法可视化推断的模式 peopleDF.printSchema() // root // |-- age: long (nullable = true) // |-- name: string (nullable = true) // 使用DataFrame创建临时视图 peopleDF.createOrReplaceTempView("people") // 可以通过使用spark提供的sql方法运行SQL语句 ...
publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameReaderSchema(Microsoft.Spark.Sql.Types.StructType schema); 參數 schema StructType 輸入架構 傳回 DataFrameReader 這個DataFrameReader 物件 備註 某些資料來源 (例如 JSON) 可以從資料自動推斷輸入架構。 在這裡指定架構,基礎資料來源可以略過架構推斷步驟,進而加速資料載入。
//创建csv schema val personSchema = new StructType().add("id", "integer") .add("name", "string") .add("address", "string") //监控目录 val df= spark.readStream.option("sep", ",") .schema(personSchema).json("./data/jsonfile/") ...
// 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...
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,...