在SparkSQL 中,我们可以使用内置的函数explode()来将 JSON 数组字段拆分为多行,然后进行查询和分析。下面是使用 SparkSQL 解析 JSON 数组字段的示例代码: importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.functions._valspark=SparkSession.builder().appName("Parse JSONArray with SparkSQL").g...
importorg.apache.spark.sql.{SparkSession,DataFrame}importorg.apache.spark.sql.functions._valspark=SparkSession.builder().appName("JsonArrayToArray").getOrCreate()// 创建包含 JSON 字符串数组的 DataFramevaljsonData=Seq("""{"id": 1, "values": ["a", "b", "c"]}""","""{"id": 2, ...
*///接下来不一样了valdf2Array:Array[Tuple2[String,Int]] = df.collect().map{caseorg.apache.spark.sql.Row(x:String,y:Int) => (x,y)} valjsonData:Array[JSONObject] = aM.map{i=>newJSONObject(Map(i._1-> i._2)) } valjsonArray:JSONArray=newJSONArray(jsonData.toList)/*---json...
from pyspark.sql.functions import to_json,struct 将每一行转化为json 并将行名,命名为wang df.select(to_json(struct([df["key"]])).alias("wang")).show() withColumn(colName, col) 通过为原数据框添加一个新列或替换已存在的同名列而返回一个新数据框。colName是一个字符串, 为新列的名字。 col...
val spark = SparkSession.builder() .appName("JSON Array Parsing") .getOrCreate() val jsonDF = spark.read.json("path/to/json/file.json") 使用FROM JSON或者相关函数解析JSON数组: 对于数组类型的字段(如hobbies),可以使用explode函数将其展开为多个行。 scala import org.apache.spark.sql.functions...
使用SQLite的JSON函数将JSON列转换为字符串。在SQLite中,你可以使用json_extract()函数来提取JSON列的值。例如,假设你有一个名为data的JSON列,你可以使用以下查询来提取该列的值: 这将返回一个包含JSON列值的字符串。 将SQLite的查询结果加载到Spark中。你可以使用Spark的SQLContext或SparkSession来加载SQLite...
1. get_json_object -- v2 select get_json_object('{"k1": "v1", "k2": "v2"}', '$.k2'); 2. from_json select tmp.k from ( 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...
是指在Spark SQL中对嵌套的JSON数组进行查询和分析的技术。 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,常用于表示结构化的数据。在实际应用中...
将houseDS 数据集转换成 Array 类型结构数据: houseDS.collect 对DataSet 转换为 Array 类型结构数据 可见,DataFrame 转换为 DataSet 后,同样支持 Spark SQL 的算子操作。 4.9.RDD 转 DataSet 重新读取并加载广州二手房信息数据源文件,将其转换为 DataSet 数据集: val houseRdd = spark.sparkContext.textFile("hdf...
SparkSession是旧的版本中SQLContext和HiveContext的组合封装。 import spark.implicits._用来隐式地将DataFrames转化为RDD,当DataFrames的变量调用RDD的方法的时候,DataFrames中的隐式转化方法会将DataFrames转化为RDD。 importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectHive_Json{defmain(args:Array[String]):Unit={val...