val jsDF = eventsFromJSONDF.select(“json”, "“json”, "“json”, “$.cca3”).alias(“cca3”)) jsDF.printSchemajsDF.show 1. 2. 四,如何使用from_json() 与get_json_object不同的是该方法,使用schema去抽取单独列。在dataset的api select中使用from_json()方法,我可以从一个json 字符串中按...
sparksql 处理json spark from_json 前言 Spark能够自动推断出Json数据集的“数据模式”(Schema),并将它加载为一个SchemaRDD实例。这种“自动”的行为是通过下述两种方法实现的: jsonFile:从一个文件目录中加载数据,这个目录中的文件的每一行均为一个JSON字符串(如果JSON字符串“跨行”,则可能导致解析错误); jsonRD...
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).add("device_id",LongType).add("device_...
Nil)valdata= sc.textFile("path/jsonFile")valdf = sqlContext.jsonRDD(data,struct) df.printSchema df.show spark1.4 //定义schemavalstruct=StructType( StructField("partner_code", StringType,true)::StructField("app_name", StringType,true)::StructField("person_info",MapType(StringType,StringTyp...
在Spark SQL中,SchemaRDDs可以通过toJSON 方法保存成JSON格式的文件。因为SchemaRDD中已经包含了相应的模式,所以Spark SQL可以自动地将该数据集转换成JSON,而不需要用户显示地指定。当然,SchemaRDDs可以通过很多其他格式的数据源进行创建,比如Hive tables、 Parquet文件、 JDBC、Avro文件以及其他SchemaRDD的结果。这就意味...
在Spark SQL中,SchemaRDDs可以通过toJSON 方法保存成JSON格式的文件。因为SchemaRDD中已经包含了相应的模式,所以Spark SQL可以自动地将该数据集转换成JSON,而不需要用户显示地指定。当然,SchemaRDDs可以通过很多其他格式的数据源进行创建,比如Hive tables、 Parquet文件、 JDBC、Avro文件以及其他SchemaRDD的结果。这就意味...
Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 重载 展开表 SchemaOfJson(Column) 分析JSON 字符串,并推断其 DDL 格式的架构。 SchemaOfJson(String) 分析JSON 字符串,并推断其 DDL 格式的架构。 SchemaOfJson(Column, Dictionary<String,String>) ...
Json格式里面有map结构和嵌套json也是很合理的。本文将举例说明如何用spark解析包含复杂的嵌套数据结构,map。现实中的例子是,一个设备的检测事件,二氧化碳的安全你浓度,高温数据等,需要实时产生数据,然后及时的告警处理。 1,定义schema 代码语言:js 复制 importorg.apache.spark.sql.types._ ...
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,这样在使用时,就可以直接使用a.k这种方式了,会简化很多。 3. to_json -- 可以把所有字段转化为json字符串,然后表示成value字段 ...