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: STRING>>')[0]['text'] as q; q --- Tea schema...
[Microsoft.Spark.Since("3.0.0")] public static Microsoft.Spark.Sql.Column SchemaOfJson (Microsoft.Spark.Sql.Column json, System.Collections.Generic.Dictionary<string,string> options); 参数 json Column 包含JSON 字符串的字符串文本。 options Dictionary<String,String> 用于控制 json 分析方式的选项。
structure streaming 消费kafka topic的数据,配合schema register,读取数据,上文为mock的测试数据。 可以看出,json_str 数据类型为json array格式的string类型。 目标是抽取json_str的id字段,组成所有id字段组成的数组。 所以需要先将json字符串转化成json和struct结构类型方便下一步操作。 查看spark sql 对应版本json相关...
可以看出,json_str 数据类型为json array格式的string类型。 目标是抽取json_str的id字段,组成所有id字段组成的数组。 所以需要先将json字符串转化成json和struct结构类型方便下一步操作。 查看spark sql 对应版本json相关函数,注意到schema_of_json函数。 https://spark.apache.org/docs/2.4.3/api/sql/ 查看文档...
2. spark-sql转json串 -- 方式01 select to_json( struct(name, age) ) as json_str from ( select 'aa' as name, 'bb' as sex, 18 as age ) aa; {"name":"aa","age":18} 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 二、 特殊字符 ...
schema_of_csv 返回csv类型的schema SELECT schema_of_csv('a b',map("sep"," "));STRUCT<_c0: STRING, _c1: STRING> schema_of_json 返回json类型的schema select schema_of_json('{"c1":01, "c2":0.1}', map('allowNumericLeadingZeros', 'true', 'prefersDecimal', 'true')); to_csv struc...
schema_of_json(json[, options]) 返回JSON字符串的DDL格式的模式。 to_json(expr[, options]) 使用给定的结构化值返回一个JSON字符串。 数学函数 函数名描述 expr1 % expr2 返回expr1除以expr2的余数。 expr1 * expr2 返回expr1乘以expr2的结果。 expr1 + expr2 返回expr1加上expr2的结果。 expr1 -...
不光有schema信息,还有类型信息 第二章 Spark SQL初体验 2.1. 入口-SparkSession ●在spark2.0版本之前 SQLContext是创建DataFrame和执行SQL的入口 HiveContext通过hive sql语句操作hive表数据,兼容hive操作,hiveContext继承自SQLContext。 ●在spark2.0之后
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._ ...
先把DDL string解析成SqlBaseLexer val lexer=newSqlBaseLexer(newUpperCaseCharStream(CharStreams.fromString(command))) 然后, 然后...就看的不太懂了... 3.1.2 解析一个Json的Schema Spark中Dataframe的文件读取是通过DataFrameReader来完成的. 都是通过DataSet的ofRows(sparkSession: SparkSession, logicalPlan:...