pyspark 如何把json文件schema用.schema取出来 代码演示
时间: 2024-10-11 08:10:44 浏览: 5
Pyspark中的`SparkSession`有一个`read.json()`函数用于读取JSON文件,并可以自动推断数据的Schema。如果你想直接从已经加载的数据集中获取Schema,你可以使用`DataFrame`的`.schema`属性。下面是一个简单的代码示例:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('json_schema').getOrCreate()
# 假设我们有一个名为"my_data.json"的JSON文件
df = spark.read.json("path_to_your_json_file/my_data.json")
# 获取DataFrame的Schema
schema = df.schema
# 打印Schema信息
print(schema)
# 或者更详细的查看:
for field in schema.fields:
print(field.name, ":", field.dataType)
#
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pyspark 如何把json文件schema用.schema取出来
在PySpark中,如果你想要获取JSON文件的数据结构(Schema),即列名、数据类型等信息,你需要先读取JSON文件并将其转换为DataFrame,然后通过`.dtypes`属性来查看列的数据类型,但这并不能直接得到完整的Schema。如果需要更详细的Schema,比如字段名称,你可以使用`StructType`对象,它是Spark SQL中的元数据表示。
首先,你需要导入`pyspark.sql.types`模块,并读取JSON文件,例如:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 假设json_file是你的JSON文件路径
json_df = spark.read.format("json").load(json_file)
```
为了获取列名及其数据类型,你可以这样做:
```python
# 获取列名
columns = json_df.columns
# 获取列的数据类型
column_types = {col: json_df.dtypes[col][1] for col in columns}
```
如果你想构建一个`StructType`对象来模拟原始的Schema,可以使用`StructField`创建每个字段:
```python
fields = [StructField(col, column_types[col], True) for col in columns]
# 创建一个StructType对象
schema = StructType(fields)
```
现在`schema`变量存储了JSON文件的Schema信息。
用java 代码编写出 : 使用jsonSchema 校验数据
答:以下是用于使用JSONSchema校验数据的Java代码:import com.github.fge.jsonschema.main.JsonSchemaFactory;import com.github.fge.jsonschema.report.ProcessingReport;import com.github.fge.jsonschema.core.exceptions.ProcessingException;import com.github.fge.jsonschema.core.report.LogLevel;import com.github.fge.jsonschema.core.report.ProcessingMessage;import java.io.File;public class JsonSchemaValidator { public static boolean validate(String jsonSchemaPath, File jsonDataFile) throws ProcessingException {
JsonSchemaFactory factory = JsonSchemaFactory.byDefault();
ProcessingReport report = factory.getSyntaxValidator().validateSchema(jsonSchemaPath);
if(!report.isSuccess()) {
for (ProcessingMessage msg : report) {
if(msg.getLogLevel() == LogLevel.ERROR || msg.getLogLevel() == LogLevel.FATAL) {
System.err.println(msg);
return false;
}
}
}
report = factory.getValidator().validate(jsonSchemaPath, jsonDataFile);
if(report.isSuccess()) {
return true;
}
for (ProcessingMessage msg : report) {
System.err.println(msg);
}
return false;
}
}