如何使用pyspark从xml的每个嵌套节点创建表
使用pyspark从XML的每个嵌套节点创建表的步骤如下：
- 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("XML to DataFrame").getOrCreate()- 读取XML文件并将其转换为DataFrame：
df = spark.read.format("xml").option("rowTag", "root").load("path/to/xml/file.xml")这里的"rowTag"参数指定了XML中的根节点名称，可以根据实际情况进行修改。
- 使用explode函数将嵌套节点展开为单独的行：
df_flat = df.select(explode(df.root).alias("nested_node"))这将创建一个新的DataFrame，其中每个嵌套节点都被展开为单独的行。
- 提取嵌套节点的属性和值，并创建表：
df_table = df_flat.selectExpr("nested_node._attribute1 as attribute1", "nested_node._attribute2 as attribute2", "nested_node._value as value")
df_table.createOrReplaceTempView("xml_table")这里的"_attribute1"、"_attribute2"和"_value"是嵌套节点的属性和值的名称，可以根据实际情况进行修改。createOrReplaceTempView函数将DataFrame注册为一个临时表，以便后续查询和分析。
至此，我们使用pyspark从XML的每个嵌套节点创建了一个表。接下来，您可以使用Spark SQL或DataFrame API执行各种查询和分析操作。
注意：以上答案中没有提及任何特定的云计算品牌商的产品，如有需要，请自行根据实际情况选择适合的云计算平台和相关产品。
相关·内容
1回答
使用json中的嵌套数据创建表并将其追加到databricks
python、json、databricks、azure-databricks
我正在生成一系列嵌套在json中的数据，并希望将这些文件自动附加到databricks中的一个表中。我没有她的图式。这些数据将存储到azure存储中。
%python
# !/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
import sys
import json
import os
import pandas as pd
def create_table():
qry = """
浏览 22提问于2020-02-18得票数 1
1回答
如何在过滤前将数据从数据库加载到Spark
apache-spark、pyspark
我正在尝试运行这样一个PySpark应用程序：
with SparkSession.builder.appName(f"Spark App").getOrCreate() as spark:
dataframe_mysql = spark.read.format('jdbc').options(
url="jdbc:mysql://.../...",
driver='com.mysql.cj.jdbc.Driver',
dbtable='my_table',
浏览 3提问于2022-08-12得票数 0
回答已采纳
2回答
SparkSQL查询数据帧
sql、python-3.x、pyspark、apache-spark-sql、pyspark-sql
我将一个熊猫数据帧转换成spark sql表。我是SQL的新手，想从表中选择关键的'code‘。 查询 sqlContext.sql("""SELECT `classification` FROM psyc""").show() 查询响应 +--------------------+
| classification|
+--------------------+
|[{'code': '3297',...|
|[{'code': '3410',...|
|[{&
浏览 13提问于2020-01-29得票数 0
回答已采纳
1回答
Pyspark :云存储中来自多个文件的增量ETL
python、apache-spark、pyspark、google-bigquery、google-cloud-dataproc
我有大约500-700 csv文件的日志加载每周。文件名是每周随机生成的。这些文件存储在google云存储上，pyspark在google dataproc上运行，有几个工作节点。
我已经创建了一个pyspark文件，它基本上只是迭代文件并按原样加载到bigquery中。我以为我会在bigquery表上看到增量加载，但似乎pyspark会将整个gz输入文件合并到dataframe中，然后立即处理它。所以我在大约90分钟后得到了结果。
我如何编写pyspark代码，以便每次读取文件时，都会将其写入bigquery。总体时间可能不会有太大变化，但至少我如何才能看到部分写入bigquery的数据？
浏览 22提问于2021-10-10得票数 1
1回答
在Pandas和Pyspark之间读取多个JSON文件的最有效方法是什么？
python、json、pandas、pyspark
我有一个云桶，里面有很多(大约1000个)小JSON文件(每个文件只有几个KB )。我必须阅读它们，选择一些字段，并将结果存储在一个单一的拼花文件中。由于JSON文件非常小，因此产生的dataframe (约100 in )留在内存中。
我试过两种方法。第一种方法是使用Pandas和for循环：
import os
import pandas as pd
import json
path = ...
df = pd.DataFrame()
for root, _, filenames in os.walk(path):
for filename in fnmatch.filter(fi
浏览 27提问于2022-02-14得票数 0
1回答
选择数据文件中不存在的列。
apache-spark、pyspark、apache-spark-sql
因此，我正在从一个XML文件创建一个dataframe。它有一些关于经销商的信息，然后一个经销商有多个汽车--每个汽车都是cars元素的一个子元素，并由一个value元素表示--每个cars.value元素都具有不同的car属性。因此，我使用explode函数为经销商为每辆汽车创建一行，如下所示：
exploded_dealer = df.select('dealer_id',explode('cars.value').alias('a_car'))
现在我想得到cars.value的各种属性
我这样做：
car_details_df = exp
浏览 0提问于2016-10-21得票数 3
回答已采纳
2回答
删除Dataproc上的集群后，Apache检索表存储在gcs中
apache-spark、google-cloud-platform、pyspark、jupyter-notebook、google-cloud-dataproc
我是google云控制台的新手，所以这可能是一个微不足道的问题。我正在使用免费的gcp作为我的数据科学项目.我正在dataproc集群上运行我的python笔记本。我将数据存储在一个外部gcs桶中，使用pyspark作为spark数据data，并将其存储为一个分区表，使用"df.repartition(100).write.saveAsTable()“格式的”或c“格式，使用"path”选项将其与我的项目相关联。之后，我删除了我的集群并创建了一个新的集群。现在，我无法使用我的gcs桶使用pyspark加载分区表。我甚至将"spark.sql.warehouse.dir“
浏览 1提问于2020-06-03得票数 2
2回答
pyspark json读取忽略空集
python、json、apache-spark、pyspark
在Pyspark中，每当我读取一个带有空set元素的json文件时。在生成的DataFrame中会忽略整个元素。我怎样才能让spark考虑一下而不忽略它。
我使用的是spark 2.4.2和Python 3.7.3
我尝试使用df.fillna('Null')。这不起作用，因为在创建DataFrame的那一刻，元素就不在那里了。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("SimpleApp").getOrCreate()
people = ['{
浏览 0提问于2019-07-19得票数 0
2回答
如何在ArrayType(StructType)中将一个spark数据框列拆分成多个列？
apache-spark、pyspark
我正在使用databricks spark xml读取以下模式的xml。子元素X_PAT可以多次出现，为了处理这个问题，我使用了arraytype(structtype)，ne转换就是从这个单独的列中创建多个列。
<root_tag>
<id>fff9</id>
<X1000>
<X_PAT>
<X_PAT01>IC</X_PAT01>
<X_PAT02>EDISUPPORT</X_PAT02>
<X_P
浏览 53提问于2019-11-08得票数 1
1回答
通过Dataframe读取XML文件
apache-spark、pyspark、apache-spark-sql、apache-spark-xml
我有如下格式的XML文件。
<nt:vars>
<nt:var id="1.3.0" type="TimeStamp"> 89:19:00.01</nt:var>
<nt:var id="1.3.1" type="OBJECT ">1.9.5.67.2</nt:var>
<nt:var id="1.3.9" type="STRING">AB-CD-EF</nt:var>
</nt:vars>
我使用下面的
浏览 0提问于2021-02-17得票数 0
回答已采纳
1回答
PySpark DataFrame写入空(零字节)文件
python、apache-spark、pyspark
我正在使用Spark3.1.1版本的PySpark DataFrame API进行本地设置。在读取数据、执行一些转换等之后，我将DataFrame保存到磁盘。输出目录与part-0000*文件一起创建，输出目录中也有_SUCCESS文件。但是，我的part-0000*总是空的，即零字节。
我试着用parquet和csv格式编写它，结果是一样的。在编写之前，我调用了df.show()以确保DataFrame中有数据。
### code.py ###
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as
浏览 8提问于2022-05-11得票数 1
1回答
如何计算或管理火花放电中的流数据
python、pyspark、apache-spark-sql、spark-streaming、pyspark-dataframes
我想从流数据中计算数据，然后发送到网页。例如，：我将在流数据中计算TotalSales列的和。，但它在summary = dataStream.select('TotalSales').groupby().sum().toPandas()上出错，这是我的代码。
import os
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType
from pyspark.sql.functions import *
spark = SparkSession.builder.appName
浏览 0提问于2020-06-02得票数 0
回答已采纳
1回答
SparkSession初始化错误-无法使用spark.read
python、apache-spark、pyspark、apache-spark-sql、apache-spark-2.0
我试图创建一个独立的PySpark程序，该程序读取一个csv并将其存储在一个单元表中。我在配置Spark会话、会议和上下文对象时遇到了问题。这是我的代码：
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext, SparkSession
from pyspark.sql.types import *
conf = SparkConf().setAppName("test_import")
sc = SparkContext(conf=conf)
sqlContext =
浏览 0提问于2017-10-24得票数 9
回答已采纳
2回答
pyspark性能与纯python做简单求和
python、pyspark
在具有4个CPU的Ubuntu16.04虚拟机上，我对pyspark和纯python的性能进行了简单的比较。我在有4个cpus的虚拟机上以本地安装的方式运行spark。
#!/home/python3/venv/bin/python3
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from operator import add
from datetime import datetime
spark = SparkSession.builder.appName('ai_project').getOrCreate()
l
浏览 32提问于2020-05-15得票数 2
1回答
在星团和纱线上运行
hadoop、apache-spark、pyspark、apache-zeppelin
我已经在Apache中创建并运行了一个%pyspark程序，它运行在一个带有纱线客户端的星火集群上。该程序正在从HDFS读取Dataframe中的一个文件，并执行一个简单的groupby命令并成功地打印输出。我使用的是Zeppellin版本0.6.2和Spark2.0.0。
我可以看到作业在纱线中运行(参见application_1480590511892_0007)：
但是，当我同时检查Spark时，这个工作没有任何内容：
问题1：这个作业不应该出现在这两个窗口中吗？
此外，上面SparkUI映像中已完成的应用程序是齐柏林作业，使用%python解释器简单地初始化并停止Spa
浏览 1提问于2016-12-01得票数 0
回答已采纳
1回答
Spark AnalysisException在Spark SQL中“扁平化”DataFrame时
apache-spark、apache-spark-sql
我正在使用给定here的方法来扁平化Spark SQL中的DataFrame。下面是我的代码： package com.acme.etl.xml
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.{Column, SparkSession}
object RuntimeError { def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().appName("FlattenSchema").
浏览 19提问于2019-04-20得票数 6
回答已采纳
1回答
Spark dataframe访问Kafka源后失去流媒体能力
apache-spark、pyspark、apache-kafka、apache-spark-sql、spark-streaming
我使用Spark 2.4.3和Kafka 2.3.0。我想用从Kafka到Spark的数据做Spark结构化流媒体。一般来说，它可以在测试模式下工作，但由于我必须对数据进行一些处理(并且不知道另一种方法)，Spark数据帧不再具有流式传输功能。 #!/usr/bin/env python3
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import from_json
from pyspark.sql.types import StructField, StructType, StringType, Doub
浏览 22提问于2019-09-10得票数 0
回答已采纳
1回答
如何在Databricks的核心上分发python map()函数？
python、pyspark、databricks、azure-databricks
下面有一个函数，让每个客户使用固定的DataFrame。
def calculate_fun(customer):
"""
Instead of loop
"""
result_output = main_calculation_fun(DataFrame_1[['ColA', ColB', 'ColC', 'ColD']], DataFrame_2, customer)
return pd.DataFrame(result_output)
目前，我运行的
浏览 5提问于2022-03-08得票数 0
2回答
在PySpark程序中，我们在哪里注册驱动程序？
python、apache-spark、pyspark
为了在使用scala和spark时从RDBMS数据库(postgres)检索数据，我编写了以下代码： class GpMeta(spark:SparkSession, source_system_name:String, conParams:ParametersDto) {
import spark.implicits._
try {
Class.forName(conParams.getGpDriverClass()).newInstance()
}
catch {
case cnf: ClassNotFoundExcepti
浏览 19提问于2020-04-09得票数 0
2回答
如何使用SparkR访问使用PySpark创建的DataFrame？
pyspark、sparkr、apache-spark-dataset
我在Databricks上创建了一个PySpark DataFrame。
%python
# File location and type
file_location = "/FileStore/tables/file.csv"
file_type = "csv"
# CSV options
infer_schema = "true"
first_row_is_header = "true"
delimiter = ";"
# The applied options are for CSV files. Fo
浏览 1提问于2018-10-05得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
活动推荐
腾讯云开发者
