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$...
根据上图我们可以使用get_json_object取出上述字段 val jsonDF2 = jsonDF.select(get_json_object($"value","$.id").alias("id"),get_json_object($"value","$.cm").alias("cm"),get_json_object($"value","$.ap").alias("ap"),get_json_object($"value","$.et").alias("et")) jsonDF2...
1、get_json_object 返回json键值 selectget_json_object('{"a":"dd"}','$.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...
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...
'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...
P = spark.sql.shuffle.partition (SQL 应用) P = mapred.reduce.tasks (HiveOnSpark) 8,函数调优 1)count(distinct col) 当不要求精准计数时,可以使用hyperloglog算法进行近似估计,具体函数为approx_count_distinct。或者基于roaring bitmap进行计算,具体见 2)get_json_object 当多次使用get_json_object对同一...
第一个就是get_json_object,具体用法如下: 代码语言:javascript 复制 selectget_json_object('{"k": "foo", "v": 1.0}','$.k')ask 需要给定get_json_object 一个json字段名(或者字符串),然后通过类似jsonPath的方式去拿具体的值。 这个方法其实有点麻烦,如果要提取里面的是个字段,我就要写是个类似的东...
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，...
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 复制 import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.functions._ val jsonSchema = new StructType().add("battery_level", ...