在这个步骤中,我们将利用Spark SQL的from_json函数将字符串转换为JSON格式。我们首先需要定义一个Schema,然后通过from_json函数解析字符串。 # 导入JSON和DataFrame类型frompyspark.sql.functionsimportfrom_jsonfrompyspark.sql.typesimportStructType,StructField,StringType,IntegerType# 定义JSON的Schemajson_schema=StructTyp...
在上面的示例中,我们首先定义了一个包含JSON格式字符串的变量jsonString。然后,我们使用spark.read.json函数将该字符串转换为DataFrame,并通过schema属性获取其模式信息。 接下来,我们使用spark.readStream.format("kafka")从Kafka主题读取数据,并使用from_json函数将字符串转换为JSON格式。最后,我们使用select函数选择转换...
將包含StructType、ArrayType的MapTypeStructType或 的資料MapTypeArrayType行轉換成 JSON 字串。 C# publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnToJson(Microsoft.Spark.Sql.Column column, System.Collections.Generic.Dictionary<string,string> options =default);
下面使用to_json()将获取的数据转化为json格式。将结果重新写入kafka或者保存partquet文件。 valstringJsonDF= eventsDS.select(to_json(struct($"*"))).toDF("devices") stringJsonDF.show 保存数据到kafka stringJsonDF.write.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers","localhost:9092").option("top...
/*--- json String---[{"_1":"abc","_2":2}, {"_1":"efg","_2":4}] */ 可以发现,我们可以使用 dataframe 提供的 api 直接将 dataframe 转换成 jsonArray 的形式,但这样子却有些冗余。以上面的例子来说,很多时候我要的不是这样的形式。 [{"_1":"abc","_2":2}, {...
publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnToJson(Microsoft.Spark.Sql.Column column, System.Collections.Generic.Dictionary<string,string> options =default); Parameters column Column Column to apply options Dictionary<String,String> Options for JSON conversion ...
publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnToJson(Microsoft.Spark.Sql.Column column, System.Collections.Generic.Dictionary<string,string> options =default); Parameters column Column Column to apply options Dictionary<String,String> Options for JSON conversion ...
Converts a column containing a StructType, ArrayType of StructTypes, a MapType or ArrayType of MapTypes into a JSON string. C# Kopiraj public static Microsoft.Spark.Sql.Column ToJson (Microsoft.Spark.Sql.Column column, System.Collections.Generic.Dictionary<string,string> options = default); ...
import xml.etree.ElementTree as ETimport osimport json coco = dict()coco['images'] = []coco[...
“integer_column”,“string_column”,“date_column”|“1”,“First Value”,“2010-01-01”|“2”,“Second Value”,“2010-02-01”|"-3",“Second Value”,“2010-02-01” 原始结果 “integer_column”,“string_column”,“date_column”|“1”,“First Value”,“2010-01-01”|“2”,“Second...