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使用Pyspark从数组中读取JSON项？

使用Pyspark从数组中读取JSON项可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("Read JSON from Array").getOrCreate()

创建包含JSON数据的示例数组：

json_array = [
    '{"name": "John", "age": 30}',
    '{"name": "Alice", "age": 25}',
    '{"name": "Bob", "age": 35}'
]

将数组转换为DataFrame：

json_df = spark.createDataFrame(json_array, StringType())

使用explode函数将JSON项拆分为多行：

exploded_df = json_df.select(explode(json_df.value).alias("json"))

将拆分后的JSON项解析为结构化数据：

parsed_df = exploded_df.selectExpr("json.name", "json.age")

显示最终结果：

parsed_df.show()

完整的代码示例如下：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode

spark = SparkSession.builder.appName("Read JSON from Array").getOrCreate()

json_array = [
    '{"name": "John", "age": 30}',
    '{"name": "Alice", "age": 25}',
    '{"name": "Bob", "age": 35}'
]

json_df = spark.createDataFrame(json_array, StringType())

exploded_df = json_df.select(explode(json_df.value).alias("json"))

parsed_df = exploded_df.selectExpr("json.name", "json.age")

parsed_df.show()

这段代码使用Pyspark将数组中的JSON项读取为DataFrame，并将其解析为结构化数据。最终结果将显示每个JSON项中的"name"和"age"字段的值。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式可能因环境和需求而异。

相关搜索:Java读取json :从json对象内部的json数组中读取数据 Pyspark:从路径读取多个JSON文件 pyspark中从JSON到Dataframe的数组 Spark -从列读取JSON数组从CSV中将字符串数组读取为Pyspark中的数组从Kinesis读取Pyspark中的数据从pymongo的文件中读取JSON数组从PySpark数组中删除空项从多个对象数组中读取值(JSON)使用gson从json对象读取json数组

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