spark dataframe 解析复杂 json
时间: 2023-05-31 13:20:37 浏览: 72
### 回答1:
Spark DataFrame 可以通过使用 `from_json` 函数来解析复杂的 JSON 数据。该函数需要两个参数:要解析的 JSON 字符串列和一个包含 JSON 模式的字符串列。以下是一个示例:
假设我们有一个名为 `data` 的 DataFrame,其中包含一个名为 `json` 的列,其中包含以下 JSON 数据:
```
{
"name": "John",
"age": 30,
"address": {
"street": "123 Main St",
"city": "Anytown",
"state": "CA",
"zip": "12345"
},
"phone_numbers": [
{
"type": "home",
"number": "555-1234"
},
{
"type": "work",
"number": "555-5678"
}
]
}
```
我们可以使用以下代码将其解析为 DataFrame:
```python
from pyspark.sql.functions import from_json
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType, ArrayType
# 定义 JSON 模式
json_schema = StructType([
StructField("name", StringType()),
StructField("age", IntegerType()),
StructField("address", StructType([
StructField("street", StringType()),
StructField("city", StringType()),
StructField("state", StringType()),
StructField("zip", StringType())
])),
StructField("phone_numbers", ArrayType(StructType([
StructField("type", StringType()),
StructField("number", StringType())
])))
])
# 解析 JSON 数据
parsed_data = data.select(from_json(data.json, json_schema).alias("parsed_json"))
# 展开解析后的数据
flattened_data = parsed_data.selectExpr("parsed_json.name", "parsed_json.age", "parsed_json.address.street", "parsed_json.address.city", "parsed_json.address.state", "parsed_json.address.zip", "parsed_json.phone_numbers.type", "parsed_json.phone_numbers.number")
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个包含 JSON 模式的 `StructType` 对象。然后,我们使用 `from_json` 函数将 `data.json` 列中的 JSON 数据解析为 `parsed_json` 列。最后,我们使用 `selectExpr` 函数展开解析后的数据并选择需要的列。
请注意,如果 JSON 数据中包含嵌套的数组,则需要使用 `ArrayType` 和 `StructType` 来定义模式。
### 回答2:
Spark DataFrame 作为强大的数据处理工具,可以轻松解析复杂的 JSON 数据。下面我们详细介绍一下 Spark DataFrame 如何解析复杂 JSON。
首先,我们需要导入相应的包:
```python
from pyspark.sql.functions import from_json, col, explode
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType, ArrayType
```
然后,我们定义一个包含 JSON 数据的 DataFrame:
```python
df = spark.createDataFrame([(1, '{"name": "张三", "age": 18, "score": [{"subject": "数学", "grade": 90}, {"subject": "语文", "grade": 80}], "address": {"city": "北京", "street": "朝阳路"} }'),
(2, '{"name": "李四", "age": 20, "score": [{"subject": "数学", "grade": 80}, {"subject": "语文", "grade": 85}], "address": {"city": "上海", "street": "浦东路"} }')],
["id", "json"])
```
接下来,我们需要根据 JSON 数据定义一个 schema,用来解析 JSON:
```python
json_schema = StructType([
StructField("name", StringType(), True),
StructField("age", IntegerType(), True),
StructField("score", ArrayType(StructType([
StructField("subject", StringType(), True),
StructField("grade", IntegerType(), True)
])), True),
StructField("address", StructType([
StructField("city", StringType(), True),
StructField("street", StringType(), True)
]), True)
])
```
然后,我们就可以利用 from_json 函数将 JSON 数据解析成 DataFrame:
```python
parsed_df = df.select(col("id"), from_json(col("json"), json_schema).alias("data"))
```
此时,我们可以将数组类型的字段展开成多行,以便于后续的分析:
```python
flattened_df = parsed_df.select(col("id"), col("data.name"), col("data.age"),
explode(col("data.score")).alias("score"),
col("data.address.city"), col("data.address.street"))
```
最后,我们可以对展开后的数据进行分析,比如计算各个科目的平均分:
```python
aggregated_df = flattened_df.groupBy("score.subject").mean("score.grade")
```
综上所述,Spark DataFrame 可以轻松解析复杂 JSON,并将数据转化为易于分析的DataFrame。
### 回答3:
在数据处理与分析的过程中,将json格式的数据转换为DataFrame结构是经常需要进行的操作之一。而在一些实际的应用场景中,复杂的json格式的数据也不在少数。这时候,使用spark dataframe解析复杂json数据,提取出需要的信息就变得尤为重要。以下将详细介绍解析复杂json数据的步骤及相关方法。
1. 首先,需要创建sparkSession。sparkSession是与数据交互的主要入口,通过sparkSession可以创建DataFrame和Dataset,操作DataFrame需要依赖sparkSession,只有通过sparkSession才能掌握DataFrame实例的创建。
2. 接下来,需要读取json数据。通过sparkSession的read方法,将json文件读取出来。所读取的json数据会以DataFrame的方式呈现,下面的代码演示如何读取json数据。
```python
data = spark.read.json("path_to_json_file.json")
```
3. 接下来,需要了解数据的结构,特别是复杂的json格式数据。先使用show()方法来观察json数据的结构,例如下面的代码:
```python
data.show()
```
4. 针对具体的json格式,需要进行相应的处理。假设有如下的json格式:
```json
{
"name": "John",
"courses": [
{
"name": "History",
"score": 85
},
{
"name": "Math",
"score": 92
}
]
}
```
假设我们需要将其解析成如下的DataFrame表格:
| name | course_name | course_score |
| ---- | ----------- | ------------ |
| John | History | 85 |
| John | Math | 92 |
我们需要用explode方法将json中的list结构打散,再使用select、withColumn或withColumnRenamed等方法实现列名变更或列计算。具体的代码如下:
```python
from pyspark.sql.functions import explode
data = data.select(
"name",
explode("courses").alias("course")
)
data = data.select(
"name",
"course.name".alias("course_name"),
"course.score".alias("course_score")
)
```
5. 最后,我们可以使用pyspark sql的api对DataFrame进行操作,实现数据清洗、过滤、计算等任务。
总之,使用spark DataFrame解析复杂json,主要需要分以下步骤:创建SparkSession、读取json数据、观察json数据结构、对json进行处理,最后再使用pyspark sql的api对DataFrame实例进行操作,以实现数据清洗、过滤、计算等任务。