df.select(get_json_object($"value","$.name").alias("name"),get_json_object($"value","$.age").alias("age")).show 1. 2. 二、from_json 从一个json 字符串中按照指定的schema格式抽取出来作为DataFrame的列 deffrom_json(e:org.apache.spark.sql.Column,schema:org.apache.spark.sql.types.Str...
在Spark SQL中解析JSON数据是一个常见的任务,可以通过多种方式实现。以下是基于你提供的Tips的详细步骤和代码示例: 1. 准备包含JSON数据的Spark DataFrame 首先,我们需要准备一个包含JSON数据的DataFrame。这可以通过读取一个包含JSON数据的文件来实现。 scala import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = Sp...
首先注册成临时表,然后写sql devicesDF.createOrReplaceTempView(“devicesDFT”) spark.sql(“select c02_level,round(c02_level/temp) as ratio_c02_temperature from devicesDFT order by ratio_c02_temperature desc”).show 1. 2. 七,验证 为了验证我们的DataFrame转化为json String是成功的我们将结果写入本地...
source 其中:ext_props为表t的一个字段,其中的数据为json格式。 二、相关的函数: get_json_object from_json to_json explode selectExpr
使用Spark解析JSON文件并提取键和值的步骤如下: 导入必要的库和模块:from pyspark.sql import SparkSession 创建SparkSession对象:spark = SparkSession.builder.appName("JSON Parsing").getOrCreate() 读取JSON文件并创建DataFrame:df = spark.read.json("path/to/json/file.json")其中,"path/to/json/file....
PySparkSQL之PySpark解析Json集合数据 数据样本 12341234123412342|asefr-3423|[{"name":"spark","score":"65"},{"name":"airlow","score":"70"},{"name":"flume","score":"55"},{"name":"python","score":"33"},{"name":"scala","score":"44"},{"name":"java","score":"70"},{"name...
Spark-SQL是Apache Spark中的一个模块,用于处理结构化数据。它提供了一种使用SQL语言进行数据查询和分析的方式,可以方便地处理各种数据格式,包括JSON数据。 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,常用于前后端数据传输和存储。它具有易读易写的特点,并且支持多种数据类型。 使用Spark-SQL获取JSON...
SparkSQL期望的JSON文件: [{"name":"suwenjin","age":12},{"name":"fumingming","age":25}] 实际生产中的JSON文件: [{"name":"suwenjin","age":12},{"name":"fumingming","age":25}] stackoverflow相关问题解答: 实际上SparkSQL在从某个数据源读取数据时有许多option,详情参考官网的介绍: ...
,json里是app的激活时间,目的是分析每个app的总激活时间我使用sparK sql解析 json val sqlContext = sc.sqlContext val behavior = sqlContext.read.json("behavior-json.log") behavior.cache() behavior.createOrReplaceTempView("behavior") val appActiveTime = sqlContext.sql("SELECT data FROM behavior") ...