spark sql读取json数据
时间: 2023-08-08 19:07:29 浏览: 50
您可以使用Spark SQL中的`spark.read.json()`方法来读取JSON数据。以下是一个示例代码片段:
```
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.master("local").appName("JSONRead").getOrCreate()
# 读取JSON数据
df = spark.read.json("path/to/json/file.json")
# 显示数据
df.show()
# 执行其他操作
# ...
```
在`spark.read.json()`方法中,您需要提供JSON文件的路径作为参数。您可以将本地文件路径或HDFS路径传递给该方法。
读取JSON数据后,您可以使用DataFrame API或Spark SQL语法进行进一步的数据操作和分析。
注意:在运行上述代码之前,请确保您已经正确安装并配置了Apache Spark。
相关问题
spark读取json数据
您可以使用Spark的`spark.read.json()`方法来读取JSON数据。以下是一个示例代码:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("Read JSON").getOrCreate()
# 读取JSON数据
df = spark.read.json("path/to/json/file.json")
# 显示数据
df.show()
# 关闭SparkSession
spark.stop()
```
请将`"path/to/json/file.json"`替换为您的JSON文件的实际路径。使用`df.show()`来显示读取的数据框。
希望对您有所帮助!
spark sql json 取出所有的key
如果你想取出 JSON 数据中的所有 key,可以使用 Spark SQL 中的 `json_tuple` 函数,它可以将 JSON 字符串解析成多个列,其中每个列对应于 JSON 对象中的一个 key。假设你有一个名为 `data` 的 DataFrame,其中包含一列名为 `json_col` 的 JSON 数据,你可以使用以下代码来获取所有的 key:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
val keys = data.select(json_tuple($"json_col", ".*")).columns
```
这里使用了 Spark SQL 中的 `select` 函数来选择 `json_col` 列,并将其作为第一个参数传递给 `json_tuple` 函数。第二个参数是一个正则表达式,它表示要解析的 JSON 对象的所有 key,`.*` 表示所有 key。最后,我们使用 `columns` 属性来获取解析后的 DataFrame 中的所有列名,这些列名就是 JSON 数据中的所有 key。