pyspark 怎么 read_json

你可以使用 PySpark 中的 `read.json()` 方法来从 JSON 文件中读取数据。下面是一个简单的示例：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession 对象
spark = SparkSession.builder.appName("ReadJSON").getOrCreate()

# 从 JSON 文件中读取数据
df = spark.read.json("path/to/json/file")

# 打印数据框架的结构
df.printSchema()

# 显示数据框架的前 20 行
df.show(20)

# 关闭 SparkSession 对象
spark.stop()

在上面的示例中，`read.json()` 方法会返回一个 `DataFrame` 对象，该对象包含来自 JSON 文件的数据。然后，你可以使用 `printSchema()` 方法来查看数据框架的结构，使用 `show()` 方法来显示数据框架的前几行，并且最后使用 `stop()` 方法来关闭 `SparkSession` 对象。

相关问题

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：

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：

# 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：

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。

pyspark 如何把json文件schema用.schema取出来 代码演示

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：

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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