get_json_object是 Spark SQL 中用于从 JSON 字符串中提取特定字段的函数。随着大数据时代的到来,JSON 格式逐渐成为数据交换的主流,而get_json_object正是为处理这种需要而设计的。 函数语法 get_json_object(str, path) str: 这是输入的 JSON 字符串。 path: 这是要提取的字段路径,采用 JSONPath 语法,通常以$...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 Spark 会话spark=SparkSession.builder \.appName("Get JSON Object Example")\.getOrCreate()# 创建示例数据data=[("1",'{"employee": {"name": "Alice", "age": 30, "department": "Engineering"}}')]columns=["id","json_string"]# 创建 DataFramedf=spark...
上面是搜索网上的结论的截图,基本都会认为json_tuple比get_json_object高效,理由是:取多个key值时,json_tuple只解析一次,而get_json_object需要解析多次。 我们来看实际情况: 1、get_json_object缓存jsonObject (并非无脑解析多次) 一般情况下,由json字符串序列化成jsonObject这个过程是最耗费时间的。从代码中可以看...
1、get_json_object 返回json键值 selectget_json_object('{"a":"dd"}','$.a'); dd select get_json_object('{"b":"c"}','$.a');//json 键“b” ≠ a 这里没有返回值 ➜ select get_json_object('{"c":"d"}','$.c');//json 键“c” = c 这里返回值 d ➜ get_json_object...
场景为SparkSQL读取一个Hive Json视图表和维表做关联,之后将数据写入新表中,这个视图中的逻辑是使用get_json_object 函数解析原始json表(共30G 多个文件,GZ压缩)中的每一个字段(共70个字段),整个任务耗费1小时多。原因在于get_json_object函数,因为一条Json数据的每个字段解析都要调用一次该函数,因为这里我70个字...
对比json_tuple和get_json_object，网上普遍认为json_tuple效率更高。理由是json_tuple仅需解析一次json数据，而get_json_object需多次解析。实际操作中，get_json_object在解析json字符串到jsonObject阶段仅执行一次，而非多次解析。从执行计划角度看，get_json_object更为简洁，而json_tuple涉及udtf函数，...
EN连接器： 权限校验，查看登录用户是否有权限访问数据库，如果出错就会出现（Access denied for user）...
'seat_code', 'spm_content_type', 'source')a as user_id, user_id_type, seat_code, spm_content_type, source 其中:ext_props为表t的一个字段,其中的数据为json格式。 二、相关的函数: get_json_object from_json to_json explode selectExpr...
A),get_json_object() B),from_json() C),to_json() D),explode() E),selectExpr() 二,准备阶段 首先,创建一个没有任何嵌套的JSon Schema 代码语言:js AI代码解释 import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.functions._ val jsonSchema = new StructType().add("battery_leve...