spark sql解析json文件的数组

最新推荐文章于 2025-01-20 15:07:08 发布
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分类专栏： spark sql 文章标签： spark
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该博客介绍了如何使用Spark SQL解析包含数组的JSON文件，通过`explode`函数拆分`ponStatus`字段，然后选择并重命名相关的时间、温度、电压等关键指标，最后将结果保存为临时视图`ponStatus`。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

val ponStatus = df1.select(explode( " p o n S t a t u s " ) ) . t o D F ( " a l l p o n S t a

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hive spark 查询json中数组的长度
yy的博客
03-06 3202
求出ee 对应的数组的长度. -- 数据格式如下 { "aa": "2021-09-10-08-00-00", "bb": "格式参考如下" } { "cc": "lpOkP...", "dd": [ { "c1": "TGCSP...", "c2": 2, "c3": 0, "c4": "1436122160469676032", "c
如何通过SQL解析JSON：技术详解与实践指南
最新发布
石榴姐yyds
02-05 464
工具选择建议简单查询：优先使用数据库内置函数（如MySQL的复杂嵌套：推荐PostgreSQL（JSONB）或Hive（JSON SerDe）。大规模数据：使用Spark SQL实现分布式解析。避免的陷阱- JSON格式不规范（如缺失引号）。- 频繁解析导致的性能瓶颈。- 嵌套过深影响可读性和维护性。
spark sql udf 解析json数据表的嵌套数组
baiyangfu的专栏
12-15 7352
使用spark sql 的时候，加载json数据作为表的基础数据。发现其中的json数据中有些字段对应的是一个嵌套数组： {“schema1”:"hello"，“schema2” : [ {"a":1"，"b":"11"}, {“a”:"2","b":"22"}…… ] 将json数据加载到spark sql 中： val sqlContext = new org.apache.spark.
json解析 spark_Spark SQL解析Json
weixin_39802020的博客
12-23 176
学习链接：https://www.shiyanlou.com/courses/809首先切换用户：su hadoophadoop进入opt目录cd /opt第一次使用时，最好先把core-site.xml中的tmp文件位置改一下，然后格式化hdfs，hadoop-2.6.1/bin/hdfs namenode -format启动hadoop集群(可通过jps判断是否启动成功)，创建person.j...
SparkSQL中的JSON内置函数全解析
一个8年大数据开发工程师的碎碎念
08-02 2234
SparkSQL JSON函数全攻略：解锁大数据JSON处理的秘密！本文深入剖析get_json_object、json_tuple等核心函数，揭示性能优化技巧，如Parquet格式应用和分区策略。通过电商用户行为分析实例，展示如何处理复杂嵌套JSON，计算关键业务指标。从基础到高级，助你掌握JSON数据处理全流程。无论是日志分析、用户行为跟踪还是IoT数据处理，这篇指南都能让你在大数据分析中游刃有余。#SparkSQL #JSON处理 #大数据分析 #性能优化 #用户行为分析
Spark SQL解析json文件
jiandanbuguo的博客
11-22 9815
Spark SQL解析json文件一、get_json_object二、from_json三、explode四、案例：解析json格式日志数据数据处理 先介绍一下会用到的三个函数：get_json_object、from_json、explode 一、get_json_object 从一个json 字符串中根据指定的json 路径抽取一个json 对象 def get_json_object(e: org.apache.spark.sql.Column,path: String): org.apache.s
sparksql解析json数据并保存
m0_62783212的博客
11-18 485
spark sql DataFrame 自动解析json数据
Spark SQL操作JSON字段的小技巧
09-09
总结来说，Spark SQL提供了强大的工具来解析和操作JSON数据，包括 `get_json_object` 用于提取单个字段，`from_json` 用于根据模式解析JSON，以及 `to_json` 用于将数据转化为JSON格式。随着Spark SQL对JSON支持的...
hive——hive/spark sql解析json对象、json数组
06-06
Hive和Spark SQL都可以解析JSON对象和JSON数组。 在Hive中，可以使用get_json_object函数来解析JSON对象和JSON数组。例如，假设有一个名为json_data的表，其中包含一个名为json_column的JSON列，可以使用以下语句来...
dataframe pandas 取得当前时间段的后一个时间点数据
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09-28 2871
数据从星期一到星期五的日线数据形成周线数据，然后想定位到所对应的周线数据的情况，就可以通过 backfill参数实现。 data_day_df.index.get_loc(current_kline.open_time, method='backfill') open_time为当前的日线级数据。运算后得到周线数据。 ...
spark-sql读取嵌套json数据
qq_43193797的博客
09-07 2104
SparkSql 版本为 2.2.0 sparksql解析json格式的数据源 首先，获取操作sparkSql的SparkSession操作实例： val session = SparkSession.builder() .master(“local[*]”) .appName(this.getClass.getSimpleName) .getOrCreate() // 导入隐式转换和functions import session.implicits._ import org.apache.spark.s
十六.Spark SQL之读取复杂的json数据
飞翔的宇宙
11-02 8502
第一步.准备json数据 test.json {"name":"liguohui","nums":[1,2,3,4,5]} {"name":"zhangsan","nums":[6,7,8,9,10]} test2.json {"name":"Yin","address":{"city":"chin
SparkSQL技巧-json数据操作
ifeng
09-26 1282
SparkSQL 复杂 json 操作
sparkSQL解析json格式数据相关操作
wyp111的博客
09-14 4764
sparkSQL解析json格式数据相关操作
spark中读取json_Spark SQL操作JSON字段的小技巧
weixin_33603844的博客
12-29 2029
前言介绍Spark SQL的JSON支持，这是我们在Databricks中开发的一个功能，可以在Spark中更容易查询和创建JSON数据。随着网络和移动应用程序的普及，JSON已经成为Web服务API以及长期存储的常用的交换格式。使用现有的工具，用户通常会使用复杂的管道来在分析系统中读取和写入JSON数据集。在Apache Spark 1.1中发布Spark SQL的JSON支持，在Apache ...
spark解析复杂json，json内结构为主表嵌套多个从表，每个从表中又嵌套表，嵌套层级有的在5次以上。Array嵌套Array、每条json的字段数量不一定。。。。
枪枪枪的博客
02-16 1137
这个json字符串很长，结构也很复杂，手工构造struct的话不太现实 开始 一开始按如下的方式对数据进行解析 zip文件–》RDD–〉spark.read.json(dataRDD)–〉DataFrame 通过spark.sql( … ,key1.key2.key3 ,…) 可以取到[key1.key2.key3]下的值 但是这个方法有个缺点，对于Array类型的节点，只能取一次，无法循环获取Array内的所有元素 于是准备借助其它json包对RDD内的jsonString进行解析，然后对Array类型.
Spark SQL中的from_json函数详解
liuya19921123的博客
01-20 1722
from_json函数需要明确的模式定义（schema），以便将JSON字符串解析为结构化数据。from_json的options参数提供了灵活的JSON解析配置，适用于各种复杂或非标准的JSON数据场景。容错性控制：使用mode和。时间和日期解析：使用和dateFormat。非标准JSON支持：使用multiLine等。from_json是SparkSQL中处理JSON数据的核心工具，它的核心是通过指定的schema将JSON字符串解析为结构化数据。
SparkSQL 操作 Json 格式数据
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07-24 1万+
从嵌套列中选择 Dots（.）可用于访问嵌套列的结构和映射。 // input { "a": { "b": 1 } } Python: events.select("a.b") Scala: events.select("a.b") SQL: select a.b from events // output { "b": 1 } 扁平结构 一个
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