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....
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, ...
执行SQL查询 现在,我们编写SQL查询以获取用户信息: # 执行SQL查询result=spark.sql("SELECT id, name, age FROM users")result.show() 1. 2. 3. 该查询将返回完整的用户信息。 转换为JSONArray 要将查询结果转换为JSONArray,我们可以使用toJSON方法将DataFrame转换为JSON格式,然后将其收集并转换为Python列表,最...
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...
用过Spark SQL 应该知道,Spark dataframe 本身有提供一个 api 可以供我们将数据转成一个 JsonArray,我们可以在 spark-shell 里头举个栗子来看一下。 importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark =SparkSession.builder().master("master").appName("test").config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocat...
整理了spark-sql处理json字符串的几个函数 from_json 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: STRI...
在Spark中读取JSON时,将单个值转换为数组可以通过使用`withColumn`和`array`函数来实现。 首先,使用`spark.read.json`方法读取JSON文件,并将其存储为Dat...
Spark SQL和Hive中的函数(一):字符串函数 本系列文章主要介绍Spark SQL/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。 1. concat对字符串进行拼接:c… 大数据学习与分享 MySQL和Hive对比练习——影评案例 苍涯凤衣发表于数据之路 Hive...
Spark SQL 支持的数据源包括:文件、数据库、Hive等。 1.2.1. 读取文件数据源 Spark SQL 支持的文件类型包括:parquet、text、csv、json、orc 等。 例如读取 Spark 自带的 text 文件: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 val sc=spark.sparkContext ...