spark 将dataset row转化为json spark rdd转list 1. RDD基本操作 val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,4)) 输出结果:rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24 //这里org.apache.spark.rdd.RDD[Int],这里RDD[Int] 表示RDD里面存放是Int类...
importorg.apache.spark.sql.{Row,SparkSession}importorg.apache.spark.sql.types._objectConvertRowToJson{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark=SparkSession.builder.appName("Convert Row to JSON").getOrCreate()valschema=StructType(Seq(StructField("name",StringType),StructField("age",IntegerType...
*///接下来不一样了val df2Array:Array[Tuple2[String,Int]]=df.collect().map{caseorg.apache.spark.sql.Row(x:String,y:Int)=>(x,y)}val jsonData:Array[JSONObject]=df2Array.map{i=>newJSONObject(Map(i._1->i._2))}val jsonArray:JSONArray=newJSONArray(jsonData.toList)println(jsonArray...
*///接下来不一样了valdf2Array:Array[Tuple2[String,Int]] = df.collect().map{caseorg.apache.spark.sql.Row(x:String,y:Int) => (x,y)} valjsonData:Array[JSONObject] = aM.map{i=>newJSONObject(Map(i._1-> i._2)) } valjsonArray:JSONArray=newJSONArray(jsonData.toList)/*---json...
列表型json 但是如果想得到第一列为key,第二列为value,那么写法是这样子的: valdf2Array:Array[(String,String)] = testDataFrame.collect().map{row=>(row(0).toString,row(1).toString) } valjsonData:Array[JSONObject] = df2Array.map{i=>newJSONObject(Map(i._1-> i._2)) ...
在Spark中,可以使用Spark SQL模块将表序列化为嵌套JSON。 嵌套JSON是一种数据格式,它可以将数据以树状结构进行组织,使得数据之间的关系更加清晰。嵌套JSON可以更好地表示复杂的数据结构,例如嵌套的对象和数组。 在Spark中,可以通过以下步骤将表序列化为嵌套JSON: 首先,需要创建一个SparkSession对象,用于操作Spark SQL。
importorg.apache.spark.sql.types._ val schema=StructType(List(StructField("integer_column",IntegerType,nullable=true),StructField("string_column",StringType,nullable=true),StructField("date_column",DateType,nullable=true)))val rdd=spark.sparkContext.parallelize(Seq(Row(1,"First Value",java.sql....
Spark SQL能够自动推测JSON数据集的结构,并将它加载为一个Dataset[Row]。可以通过SparkSession.read.json()去加载一个一个JSON文件。 注意:这个JSON文件不是一个传统的JSON文件,每一行都得是一个JSON串。格式如下: {"name":"Michael"} {"name":"Andy","age":30} {"name":"Justin","age":19} 1)导入...
type DataFrame = Dataset[Row] } https://github.com/IloveZiHan/spark/blob/branch-2.0/sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/package.scala 也就是说,每当我们用导DataFrame其实就是在使用Dataset。 针对Python或者R,不提供类型安全的DataSet,只能基于DataFrame API开发。
创建了DataFrame之后，就可以使用SQL进行数据处理。用户可以从多种数据源中构造DataFrame，例如：结构化数据文件，Hive中的表，外部数据库或现有RDD。DataFrame API支持Scala，Java，Python和R，在Scala和Java中，row类型的DataSet代表DataFrame，即Dataset[Row]等同于DataFrame。DataSet API DataSet是Spark 1.6中添加的新...