jsonFile相当于是Spark提供给我们的便利工具,省去了我们自己解析JSON数据的麻烦,但也可能会出现工具失效的情况,大部分原因来自于数据格式不统一或不规范,此时我们就得自己解析JSON数据。 Python自带了一个操作JSON数据的库“json”,我们会经常使用到两个方法: dumps:用于JSON对象序列化,即JSON对象 —> JSON字符串 loa...
selectschema_of_json('{"text":["a", 2, "b", "a"],"b":1.2, "c":1}')STRUCT<`b`:DOUBLE,`c`:BIGINT,`text`:ARRAY<STRING>> 对于复杂的字符串,如果python json.loads报错,schema_of_json可能报错。 explode explode(from_json(...)):将from_json的内容展成多行(应用于ARRAY,每个元素1行)...
val df = sqlContext .read .format("com.databricks.spark.xml") .option("rowTag", "OrderSale") .load("~/transactions_xml_folder/") df.printSchema 打印DataFrame架构使我们对推理系统做了什么有所了解。 root |-- @ApplicationVersion: string (nullable = true) |-- @BusinessDate: string (nullabl...
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 ...
scala> spark.sql("""select from_json("[{ \"FirstName\":\"Johnny\", \"Surname\":\"Boy\" }, { \"FirstName\":\"Franky\", \"Surname\":\"Man\" }]", 'array<struct<FirstName:string,Surname:string>>' ) as theJson""").show(false) +---+ |theJson | +---+ |[[Johnny, ...
首先引入包 importorg.apache.spark.sql.functions.{explode,from_json,udf}importorg.apache.spark.sql.types._ 然后构造数据 valdf=spark.sql("""select '[{"item":17991,"score":0.63,"rk":5},{"item":18000,"score":0.64,"rk":4},{"item":15248,"score":0.82,"rk":2},{"item":18008,"score...
非结构化数据相比之下,非结构化数据源通常是自由格式文本或二进制对象,其不包含标记或元数据以定义数据的结构。...SQL提供from_json()及to_json()函数 // input { "a": "{\"b\":1}" } Python: schema = StructType().add("...当新数据到达Kafka主题中的分区时,会为它们分配一个称为偏移的顺序...
Json是一种轻量级的数据交换格式,常用于数据的序列化和传输。它以键值对的形式组织数据,并支持嵌套和数组结构。 使用Spark实现包含Struct结构的数组的Json解析可以通过以下步骤完成: 导入Spark相关库和模块:import org.apache.spark.sql.SparkSession import import org.apache.spark.sql.functions._ 创建SparkSession...
from_json is a SQL function, and there is no concept of exception (intentional one) at this level. If operation fails the result is undefined NULL. While from_json provides options argument, which allows you to set JSON reader option, this behavior, for the reason mentioned above, cannot ...
USING org.apache.spark.sql.json OPTIONS (path'[the path to the JSON dataset]') 在上述示例中,由于未提供数据结构,Spark SQL将通过扫描JSON数据集自动推断模式。当一个字段是JSON对象或数组时,Spark SQL将使用STRUCT类型和ARRAY类型来表示此字段的类型。由于JSON是半结构化的,不同的元素可能具有不同的模式,Sp...