在编程API中,可以通过SQLContext提供的jsonFile和jsonRDD方法来完成。使用这两种方法,您可以为给定的JSON数据集创建一个SchemaRDD,然后可以将SchemaRDD注册为表格。这是一个例子: //Create a SQLContext (sc is an existing SparkContext)val sqlContext =neworg.apache.spark.sql.SQLContext(sc)//Suppose that you...
"$.activityId").alias("activityId"),get_json_object($"kv","$.displayMills").alias("displayMills"),get_json_object($"kv","$.entry").alias("entry"),get_json_object($"kv","$.action").alias("action"),get_json_object($"kv","$.contentType").alias("contentType")).show...
frame.coalesce(1).write.mode("overwrite").json(args(1))//写入到一个文件中 //写出json文件,方式2:采用gson,需要一个样例类 val rddgson: RDD[String] = rddresult.map(x => { //创建gson对象 val gson = new Gson() gson.toJson(AttachRWBureauKPI(x._1, x._2(0), x._2(1), x._2(...
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
Spark SQL提供了spark.read.json("path")方法读取JSON文件到DataFrame中,也提供了dataframe.write.json("path")方法来将DataFrame数据保存为JSON 文件。在这篇文章中,你可以学习到如何使用Scala读取JSON文件到DataFrame和将DataFrame保存到JSON文件中。 创建SparkSession ...
使用spark-SQL获取JSON数据 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...
是指在Spark SQL中对嵌套的JSON数组进行查询和分析的技术。 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,常用于表示结构化的数据。在实际应用中...
要理性的比较json_tuple和get_json_object的效率,最近有朋友问我:hive中取多个key时,为什么用了json_tuple,效率反而比get_json_object慢了一些? 先看一下网上的结论: 上面是搜索网上的结论的截图,基本都会…
USING org.apache.spark.sql.json OPTIONS (path '[the path to the JSON dataset]') 在上面的例子中,因为我们没有显示地定义模式,Spark SQL能够自动地扫描这些JSON数据集,从而推断出相关的模式。如果一个字段是JSON对象或者数组,Spark SQL将使用STRUCT 类型或者ARRAY类型来代表这些字段。即使JSON数是半结构化的数...
spark.read.json (jsonRDD).show() //通过 spark.read.json (jsonRDD)直接从 RDD 中读取 DateFrame,并查看结果。 } } 运行结果显示在运行过程中又把 JSON 形式的数据转成了 DateFrame 的对象形式,且成功返回了结构信息。 这种场景偶尔也会遇到。