DataFrame对象包含了JSON文件的原始数据以及其Schema信息。我们可以通过DataFrame的schema属性获取Schema信息,并将其保存为StructType对象。可以使用如下代码获取Schema:val schema = df.schema 1.步骤4:解析Schema获取到Schema信息后,我们可以通过StructType的fields属性获取字段信息,以及每个字段的名称和数据类型。可以使用如下...
def schema_of_json(json: Column): Column = withExpr(new SchemaOfJson(json.expr)) 我不知道怎么使用schema_of_json(json: Column)这个方法,我通过如下测试报错: scala> df.select(schema_of_json($"col")) org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve 'schemaofjson(`col`)' due to data ...
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...
可以使用schema_of_json方法先解析静态数据,可以在console中看到相应的数据结构类型,在此示例中为: array<struct<id:string,ks:array<array<array>>,name:string,ts:array<array>,type:string,uid:string>> 然后使用from_json函数进行解析: 1select2from_json(json_str,'array<struct<id:string,ks:array<array<...
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...
SchemaOfJson(String) 分析JSON 字符串,并推断其 DDL 格式的架构。 Second(Column) 从给定日期/时间戳/字符串中提取整数形式的秒数。 Sequence(Column, Column) 生成从开始到停止的整数序列,如果 start 小于或等于 stop,则递增 1,否则为 -1。 Sequence(Column, Column, Column) 生成从 start 到stop的整数序...
表的schema信息,主要包括表的基本定义(表名、列名、数据类型)、表的数据格式(json、text、parquet、压缩格式等)、表的物理位置 基本函数信息,主要是指类信息 Analyzer会再次遍历整个AST,对树上的每个节点进行数据类型绑定以及函数绑定,比如people词素会根据元数据表信息解析为包含age、id以及name三列的表,people.age会...
这里 TABLE_SCHEMA 可以看作是每一列数据的描述,类似 Hive 的 column 的信息,主要是字段名和类型,也可以添加额外的信息,sqlContext 将对应的列属性与 Row 一一匹配,如果 Schema 长度没有达到 Row 的总列数,则后续字段都只能读为 Null。 val sqlContext = new SQLContext(sc)final val TABLE_SCHEME = ...
Spark SQL 是一个用于处理结构化数据的 Spark 组件。它允许使用 SQL 语句查询数据。Spark 支持多种数据源,包括 Hive 表、Parquet 和 JSON 等。 Spark Streaming Spark Streaming 是一个用于处理动态数据流的 Spark 组件。它能够开发出强大的交互和数据查询程序。在处理动态数据流时,流数据会被分割成微小的批处理,...
text:spark直接读入并按行切分;需要保持一行的size在合理的范围;支持有限的schema; csv:常用于日志收集,写性能比读性能好,缺点是文件规范不够标准(例如分隔符、转义符、引号),对嵌套类型支持不足等; json:通常被当做一个结构体,需要注意key的数目(容易OOM),对schema支持不够好;优点是轻量、便于部署和debug;属于...