如何在scala spark中将两个json结果合并为一个数据帧
在Scala Spark中将两个JSON结果合并为一个数据帧可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的Spark相关库和类：
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}
import org.apache.spark.sql.functions._- 创建SparkSession对象：
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Merge JSON DataFrames")
.getOrCreate()- 定义两个JSON字符串：
val json1 = """
{"id": 1, "name": "John", "age": 25}
{"id": 2, "name": "Jane", "age": 30}
"""
val json2 = """
{"id": 3, "name": "Bob", "age": 35}
{"id": 4, "name": "Alice", "age": 28}
"""- 将JSON字符串转换为数据帧：
val df1 = spark.read.json(Seq(json1).toDS())
val df2 = spark.read.json(Seq(json2).toDS())- 合并两个数据帧：
val mergedDF = df1.union(df2)- 显示合并后的数据帧：
mergedDF.show()完整代码示例：
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}
import org.apache.spark.sql.functions._
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Merge JSON DataFrames")
.getOrCreate()
val json1 = """
{"id": 1, "name": "John", "age": 25}
{"id": 2, "name": "Jane", "age": 30}
"""
val json2 = """
{"id": 3, "name": "Bob", "age": 35}
{"id": 4, "name": "Alice", "age": 28}
"""
val df1 = spark.read.json(Seq(json1).toDS())
val df2 = spark.read.json(Seq(json2).toDS())
val mergedDF = df1.union(df2)
mergedDF.show()这样就可以将两个JSON结果合并为一个数据帧。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的调整和处理。
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