文章大纲 创建dataframe 官方的方法 自定义格式 创建dataframe import org.apache.spark.sql.types._ val schema = StructType...nullable = true), StructField("date_column", DateType, nullable = true) )) val rdd = spark.sparkContext.parallelize...("2010-02-01")), Row(null, "Second Value", java.sql.Date.valueOf("2010-02-01")) )) 官方的方法...df_fill.toJSON.collectAsList.toString 自定义格式 package utils import org.apache.spark.sql.DataFrame object...MyDataInsightUtil { def dataFrame2Json(data:DataFrame,num:Int=10)={ val dftopN = data.limit(num
举个例子，假设有一个DataFrame df，它包含10亿行，带有一个布尔值is_sold列，想要过滤带有sold产品的行。...利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串，所以可以使用pandas_udf装饰器。...Spark DataFrame和JSON 相互转换的函数; 2)pandas DataFrame和JSON 相互转换的函数 3)装饰器：包装类，调用上述2类函数实现对数据具体处理函数的封装 1) Spark...将一个给定的Spark数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...作为最后一步，使用 complex_dtypes_from_json 将转换后的 Spark 数据帧的 JSON 字符串转换回复杂数据类型。
PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。...StructType对象结构 在处理 DataFrame 时，我们经常需要使用嵌套的结构列，这可以使用 StructType 来定义。...在下面的示例中，列hobbies定义为 ArrayType(StringType) ，列properties定义为 MapType(StringType, StringType)，表示键和值都为字符串。...import json schemaFromJson = StructType.fromJson(json.loads(schema.json)) df3 = spark.createDataFrame...从 DDL 字符串创建 StructType 对象结构 就像从 JSON 字符串中加载结构一样，我们也可以从 DLL 中创建结构（通过使用SQL StructType 类 StructType.fromDDL
一，基本介绍 本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数，帮助解决复杂嵌套的json数据格式，比如，map和嵌套结构。...A),get_json_object() B),from_json() C),to_json() D),explode() E),selectExpr() 二，准备阶段 首先，创建一个没有任何嵌套的JSon...() 该方法从spark1.6开始就有了，从一个json 字符串中根据指定的json 路径抽取一个json 对象。...在dataset的api select中使用from_json()方法，我可以从一个json 字符串中按照指定的schema格式抽取出来作为DataFrame的列。...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磁盘。
一，准备阶段 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。...二，如何使用explode() Explode()方法在spark1.3的时候就已经存在了，在这里展示一下如何抽取嵌套的数据结构。...在一些场合，会结合explode，to_json,from_json一起使用。 Explode为给定的map的每一个元素创建一个新的行。比如上面准备的数据，source就是一个map结构。...通过version进行join操作 val joineDFs = thermostateDF.join(cameraDF, "version") 四，总结 这篇文章的重点是介绍几个好用的工具，去获取复杂的嵌套的...一旦你将嵌套数据扁平化之后，再进行访问，就跟普通的数据格式没啥区别了。
问题导读 1.spark2 sql如何读取json文件？ 2.spark2读取json格式文件有什么要求？ 3.spark2是如何处理对于带有表名信息的json文件的?...spark有多个数据源，json是其中一种。那么对于json格式的数据，spark在操作的过程中，可能会遇到哪些问题？ 这里首先我们需要对json格式的数据有一定的了解。...json数据有两种格式： 1.对象表示 2.数组表示 二者也有嵌套形式。 比如我们创建一个个人信息的json。 [Plain Text] 纯文本查看 复制代码 ?...peopleDF.show 展示列名 也就是说我们如果带有"people"格式的信息，DataFrame就会被认为是列名。个人认为这是spark不太好的地方，应该可以改进。...既然目前spark是这么做，那么我们该如何做，才能让spark正确的读取？ 我们来尝试下面格式的json文件 [Plain Text] 纯文本查看 复制代码 ?
将DataFrame注册为临时视图可以让你对其数据运行SQL查询。 本节介绍使用Spark数据源加载和保存数据的一般方法，并进一步介绍可用于内置数据源的特定选项。...lineSep：如果指定，则使用指定的字符串作为行分隔符。 pathGlobFilter：用于筛选文件的通配符模式。 recursiveFileLookup：是否递归查找子目录中的文件。...第二次也会报错输出目录已存在 这关系到 Spark 中的 mode SaveMode Spark SQL中，使用DataFrame或Dataset的write方法将数据写入外部存储系统时，使用“SaveMode...数据源 // JSON def json(spark: SparkSession): Unit = { import spark.implicits._ val jsonDF: DataFrame...19| Justin| +----+-------+ 嵌套 JSON // 嵌套 JSON val jsonDF2: DataFrame = spark.read.json( "/Users/javaedge
本文的主要解构如下： 解析一个最基本的Json- 解析一个带有多层数据的Json- 解析一个带有嵌套列表的Json- 当Key不存在时如何忽略系统报错- 使用sep参数为嵌套Json的Key设置分隔符...|未解析的Json对象，也可以是Json列表对象 |record_path|列表或字符串，如果Json对象中的嵌套列表未在此设置，则完成解析后会直接将其整个列表存储到一列中展示 |meta|Json对象中的键...解析一个带有嵌套列表的Json json_obj = {带有多个嵌套列表的Json 当一个Json对象或对象列表中有超过一个嵌套列表时，record_path无法将所有的嵌套列表包含进去，因为它只能接收一个key值。...此时，我们需要先根据多个嵌套列表的key将Json解析成多个DataFrame，再将这些DataFrame根据实际关联条件拼接起来，并去除重复值。 json_obj = {<!
PySpark 支持读取带有竖线、逗号、制表符、空格或任何其他分隔符文件的 CSV 文件。...注意： 开箱即用的 PySpark 支持将 CSV、JSON 和更多文件格式的文件读取到 PySpark DataFrame 中。...默认情况下，所有这些列的数据类型都被视为字符串。...默认情况下，此选项的值为 False ，并且所有列类型都假定为字符串。...2.5 NullValues 使用 nullValues 选项，可以将 CSV 中的字符串指定为空。例如，如果将"1900-01-01"在 DataFrame 上将值设置为 null 的日期列。
同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...在外部数据源API的帮助下，DataFrame实际上成为了各种数据格式和存储系统进行数据交换的中间媒介：在Spark SQL内，来自各处的数据都被加载为DataFrame混合、统一成单一形态，再以之基础进行数据分析和价值提取...人工合并整个JSON数据集所有记录的schema是一件十分枯燥繁琐的任务。Spark SQL在处理JSON数据时可以自动扫描整个数据集，得到所有记录中出现的数据列的全集，推导出完整的schema。...图5：Spark对不规整JSON数据的处理 上图展示了Spark SQL对三条不规整的个人信息JSON记录进行整理和schema推导的过程。...简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等一些基本的统计信息。
SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。 能够在Scala中写SQL语句。...Hive on Spark：Hive即作为存储又负责sql的解析优化，Spark负责执行。 二、基础概念 1、DataFrame ? DataFrame也是一个分布式数据容器。...同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...2、SparkSQL的数据源 SparkSQL的数据源可以是JSON类型的字符串，JDBC,Parquent,Hive，HDFS等。 ...创建DataFrame的几种方式 1、读取json格式的文件创建DataFrame json文件中的json数据不能嵌套json格式数据。
使用 Pandas 从 JSON 字符串创建 DataFrame除了从JSON文件中读取数据，我们还可以使用Pandas的DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。...以下是从JSON字符串创建DataFrame的步骤：导入所需的库：import pandas as pdimport json将JSON字符串解析为Python对象：data = json.loads(...解析嵌套 JSON 数据在处理JSON数据时，我们经常会遇到嵌套的JSON结构。为了正确解析和展开嵌套的JSON数据，我们可以使用Pandas的json_normalize()函数。...)函数解析嵌套的JSON数据：df = json_normalize(data, 'nested_key')在上述代码中，data是包含嵌套JSON数据的Python对象，nested_key是要解析的嵌套键...我们介绍了使用Pandas的read_json()函数从JSON文件读取数据，以及使用DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。
Dataframe，可理解为无限表格 [cloudtrail-unbounded-tables.png] 转化为Dataframe我们可以很方便地使用Spark SQL查询一些复杂的结构 val cloudtrailEvents...: 星号（*）可用于包含嵌套结构中的所有列。...SQL API处理转换来自Kafka的复杂数据流，并存储到HDFS MySQL等系统中。...[nest-kafka.png] 此例子使用一个Nest摄像头，收集的数据通过Kafka发送至Spark做相应计算，下面是Nest发送的JSON数据格式： "devices": { "cameras...我们在这里做的是将流式DataFrame目标加入静态DataFrame位置： locationDF = spark.table("device_locations").select("device_id
DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。...DataFrame与DataSet的互操作 DataFrame转DataSet 创建一个DateFrame scala> val df = spark.read.json("examples/src/main...UDF 创建DataFrame scala> val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...默认数据源Parquet Parquet是一种流行的列式存储格式，可以高效的存储具有嵌套字段的记录，Parquet格式经常在Hadoop生态圈使用，它也支持SparkSQL的全部数据类型，SparkSQL...SparkSQL中的SparkSession 就包含来自Hive跟SparkSQL的数据,这里的Hive是内置的Hive，跟HBase 里的内部独立ZooKeeper类似。
（类似Spark Core中的RDD） 2、DataFrame、DataSet DataFrame是一种类似RDD的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...DataFrame与RDD的主要区别在于，DataFrame带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。 Spark SQL性能上比RDD要高。...因为Spark SQL了解数据内部结构，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。...("/opt/module/spark-local/user.json") // 查看DataFrame的Schema信息 df.printSchema() // 只查看“name”列数据...功能：在数据前添加字符串“Name:” spark.udf.register("addName", (x: String) => "Name:" + x) // 6 调用自定义UDF函数
SparkSession：Spark2.0中引入了SparkSession的概念，它为用户提供了一个统一的切入点来使用Spark的各项功能，用户不但可以使用DataFrame和Dataset的各种API...DataFrame和Dataset DataFrame： 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据据集，类似于传统数据库听二维表格，DataFrame...带有Schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。...每个Dataset都有一个称为DataFrame的非类型化的视图，这个视图是行的数据集。...-1.0.jar \ /root/app/spark-2.3.0/examples/src/main/resources/people.json 三、HiveContext的使用 1、首先要添加相应的依赖
文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。...与读取 CSV 不同，默认情况下，来自输入文件的 JSON 数据源推断模式。 此处使用的 zipcodes.json 文件可以从 GitHub 项目下载。....json']) df2.show() 读取目录中的所有文件 只需将目录作为json()方法的路径传递给该方法，我们就可以将目录中的所有 JSON 文件读取到 DataFrame 中。...使用 nullValues 选项，可以将 JSON 中的字符串指定为 null。...应用 DataFrame 转换 从 JSON 文件创建 PySpark DataFrame 后，可以应用 DataFrame 支持的所有转换和操作。
) 将消费到的数据转换成OggMessageBean对象 默认情况下表名带有数据库名，因此需要删除掉数据库名 //3.1：物流相关数据的转换 val logsticsMessageBean: Dataset...String = row.getAs[String](0) //将字符串转换成javabean对象 JSON.parseObject(jsonStr, classOf[OggMessageBean...val jsonStr: String = row.getAs[String](0) //将json字符串转换成javaBean对象 JSON.parseObject(jsonStr,...import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.streaming.OutputMode import org.apache.spark.sql...val jsonStr: String = row.getAs[String](0) //将json字符串转换成javaBean对象 JSON.parseObject
合并多个数据源中的数据也较困难。 14.2 DataFrame和Dataset （1）DataFrame 由于RDD的局限性，Spark产生了DataFrame。...Row运行时类型检查 比如salary是字符串类型，下面语句也只有运行时才进行类型检查。...API，包括常见的JSON，JDBC，Parquet，HDFS 步骤3：在DataFrame或Dataset之上进行各种操作 ?...，然后tab键，可以看到DataFrame可以转化的数据格式 scala> userDF.write. bucketBy format jdbc mode options...schema table text textFile scala> （14）将JSON文件转化为DataFrame scala> val df=spark.read.json("/tmp
本文的主要解构如下： 解析一个最基本的Json- 解析一个带有多层数据的Json- 解析一个带有嵌套列表的Json- 当Key不存在时如何忽略系统报错- 使用sep参数为嵌套Json的Key设置分隔符...- 为嵌套列表数据和元数据添加前缀- 通过URL获取Json数据并进行解析- 探究：解析带有多个嵌套列表的Json json_normalize()函数参数讲解 在进行代码演示前先导入相应依赖库，未安装...解析一个带有嵌套列表的Json json_obj = {带有多个嵌套列表的Json 当一个Json对象或对象列表中有超过一个嵌套列表时，record_path无法将所有的嵌套列表包含进去，因为它只能接收一个key值。...此时，我们需要先根据多个嵌套列表的key将Json解析成多个DataFrame，再将这些DataFrame根据实际关联条件拼接起来，并去除重复值。 json_obj = {<!
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