1. 解析JSON 首先,我们需要将JSON字符串解析为JSON对象。Spark SQL提供了一个from_json函数来完成这个任务。下面是使用from_json函数的示例代码: importorg.apache.spark.sql.functions._valjsonDF=spark.read.json("path/to/json/file.json")valparsedDF=jsonDF.select(from_json($"jsonString",schema).alias("...
3.2、get_json_object 函数清洗JSON数据 使用get_json_object 函数解析获取JSON数据,清洗 value 列 使用get_json_object 函数前需要导入 org.apache.spark.sql.functions._ 包 //将json字符串{"cm":"a1","ap":"b1";"et":"c1";"id":"d1"} 结构化 // 表头 cm ap et id // 列 a1 b1 c1 d1 v...
from_json是 Spark SQL 中的一个函数,用于将 JSON 字符串转换为结构化数据(通常是 DataFrame)。这个函数非常有用,因为它允许你从原始的 JSON 数据中提取和操作数据。 相关优势 灵活性:from_json可以处理各种复杂的 JSON 结构,包括嵌套对象和数组。 性能:作为 Spark SQL 的一部分,from_json可以利用 Spark 的...
explode from_json from_json(column, schema_string):用schema_string的格式,来解析column。用schema_string的格式可以用schema_of_json获取。 例子: selectfrom_json('[{"text":"Tea"},{"text":"Apple"}]','ARRAY<STRUCT<text: STRING>>')[0]['text']asq;q---Tea schema_of_json schema_of_json(s...
这样就可以将任意json复杂结构转化为结构化数据结构。 总结 不得不吐槽下spark sql的官方文档,过于简洁,没有更多的test case,导致花了很多时间在踩坑。 例如from_json example : 1 2 3 4 >SELECTfrom_json('{"a":1, "b":0.8}','a INT, b DOUBLE'); ...
1. get_json_object -- v2 select get_json_object('{"k1": "v1", "k2": "v2"}', '$.k2'); 2. from_json select tmp.k from ( select from_json('{"k": "fruit", "v": "apple"}','k STRING, v STRING', map("","")) as tmp ); 这个方法可以给json定义一个Schema,这样在使用...
本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数,帮助解决复杂嵌套的json数据格式,比如,map和嵌套结构。Spark2.1在spark 的Structured Streaming也可以使用这些功能函数。 下面几个是本文重点要讲的方法。 A),get_json_object() B),from_json() ...
本篇文章主要介绍SparkSQL/Hive中常用的函数,主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。 字符串函数 1. concat 对字符串进行拼接:concat(str1, str2, ..., strN) ,参数:str1、str2...是要进行拼接的字符串。
FromJson(Column, Column, Dictionary<String,String>) 将包含 JSON 字符串的列分析为StructType具有指定架构的StructType或ArrayType。 C# [Microsoft.Spark.Since("2.4.0")]publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnFromJson(Microsoft.Spark.Sql.Column column, Microsoft.Spark.Sql.Column schema, System.Collections.Gen...
from pyspark.sql.functions import col, from_json display( df.select(col('value'), from_json(col('value'), json_df_schema, {"mode" : "PERMISSIVE"})) ) In this example, the dataframe contains a column “value”, with the contents[{“id”:”001”,”name”:”peter”}]and the schema...