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。假设我们有一个JSON格式的字符串,表示用户...
解析JSON数组: 使用from_json函数解析JSON数组,然后使用explode函数将解析后的数组展开。 python from pyspark.sql.functions import from_json, explode, col df_with_parsed_json = df.withColumn("parsed_json", from_json(col("json_array"), ArrayType(json_schema))) df_exploded = df_with_parsed_json....
下面是一个完整的示例代码,演示了如何使用Spark SQL的from_json函数从JSON字符串中提取字段: importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.functions._objectJsonParsingExample{defmain(args:Array[String]):Unit={// 创建SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("JsonParsingExample...
from_csv 按照csv格式解析字符串 SELECT from_csv('1, 0.8', 'a INT, b DOUBLE');{"a":1,"b":0.8} from_json 按照json格式解析字符串 SELECT from_json('{"a":1, "b":0.8}', 'a INT, b DOUBLE'); schema_of_csv 返回csv类型的schema SELECT schema_of_csv('a b',map("sep"," "))...
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。
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder.appName("Create DataFrame").getOrCreate()valdf=spark.read.json("path/to/json/file") df.show() 通过编程方式创建。例如,使用createDataFrame方法: importorg.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}importorg.apache.spark.sql.types.{Int...
//查询年龄最大的前两名val result=sparkSession.sql("select * from person order by age desc limit 2")//保存结果为json文件。注意:如果不指定存储格式,则默认存储为parquetresult.write.format("json").save("hdfs://ip:port/res2") 3.说说Spark SQL的几种使用方式 ...
「Spark SQL」算子中输入语句结果 SELECT to_json(named_struct('a', 1, 'b', 2));{"a":1,"b":2} SELECT to_json(map('a', named_struct('b', 1)));{"a":{"b":1}} SELECT to_json(array(map('a', 1)));[{"a":1}] ...
schema_of_json 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: select from_json('[{"text":"Tea"},{"text":"Apple"}]', 'ARRAY<STRUCT<text: STRING>>')[0]['text'] as q; q --- Tea schema...
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 ...