接下来,可以使用以下代码来读取上述JSON数据,并将其转换为Spark DataFrame: AI检测代码解析 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建Spark会话spark=SparkSession.builder \.appName("Explode JSON Example")\.getOrCreate()# 读取JSON文件df=spark.read.json("path/to/json/file")# 显示DataFramedf.show() 1. 2...
先介绍一下会用到的三个函数:get_json_object、from_json、explode 一、get_json_object 从一个json 字符串中根据指定的json 路径抽取一个json 对象 defget_json_object(e:org.apache.spark.sql.Column,path:String):org.apache.spark.sql.Column 1. 第一个参数为column名,用$"column_name"表示 第二个参数...
解析JSON:使用Spark SQL的内置函数,如get_json_object、json_tuple等,可以解析JSON数据并提取嵌套数组中的字段。 展开数组:使用explode函数可以将嵌套的JSON数组展开为多行数据,每行数据对应数组中的一个元素。 查询和分析:在展开数组后,可以使用Spark SQL的查询语句对数据进行查询、过滤、聚合等操作。
D),explode() E),selectExpr() 二,准备阶段 首先,创建一个没有任何嵌套的JSon Schema 代码语言:js AI代码解释 import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.functions._ val jsonSchema = new StructType().add("battery_level", LongType).add("c02_level", LongType).add("cca3"...
SparkSql处理嵌套json数据 一、数据准备: {"dc_id": "dc-101", "source": {"sensor-igauge": {"id": 10, "ip": "68.28.91.22", "description": "Sensor attached to the container ceilings", "temp":35, "c02_level": 1475, "geo": {"lat":38.00, "long":97.00}...
D),explode() E),selectExpr() 二,准备阶段 首先,创建一个没有任何嵌套的JSon Schema importorg.apache.spark.sql.types._ importorg.apache.spark.sql.functions._ valjsonSchema=newStructType().add("battery_level", LongType).add("c02_level",LongType).add("cca3",StringType).add("cn", StringType...
将Spark DataFrame中具有未知键-值对的JSON解析为多行值可以通过以下步骤实现: 导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql.functions import from_json, explode from pyspark.sql.types import StructType 定义JSON的模式(Schema): 代码语言:txt ...
SQL语法风格是指我们查询数据的时候使用SQL语句来查询,这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助 1)创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] 2)对DataFrame创建一个临时表 ...
▶ explode：Spark SQL内置的函数，可以从规定的Array或者Map中使用每一个元素创建一列，主要用于数组数据的展开，参数为column名，用$"column_name"表示。02、Kafka复杂嵌套json解析 1）什么是复杂json?json是一种轻量级的数据交换标准，具体以逗号分隔的key:value键值对的串形式，主要表现形式包括两种：{对象},[...
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...