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...
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("...
Spark SQL中的from_json函数 在Spark SQL中,from_json函数主要用于将JSON格式的字符串转换为结构化的数据。其基本语法如下: from_json(jsonStr,schema) 1. 其中,jsonStr表示要转换的JSON格式的字符串,schema表示用于解析JSON的结构化数据类型。 示例 下面通过一个具体的示例来演示from_json函数的用法。假设我们有一...
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):解析...
Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 重载 展开表 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...
可以看出,json_str 数据类型为json array格式的string类型。 目标是抽取json_str的id字段,组成所有id字段组成的数组。 所以需要先将json字符串转化成json和struct结构类型方便下一步操作。 查看spark sql 对应版本json相关函数,注意到schema_of_json函数。
Spark SQL/Hive实用函数大全 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。
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,这样在使用时,就可以直接使用a.k这种方式了,会简化很多。 3. to_json -- 可以把所有字段转化为json字符串,然后表示成value字段 ...
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() ...
JSON函数 1. get_json_object (, ); 2. from_json . ( (,, (,)) ); 这个方法可以给json定义一个Schema,这样在使用时,就可以直接使用a.k这种方式了,会简化很多。 3. to_json (()) ; 时间函数 1. current_date / current_timestamp