如何在spark数据帧/spark sql中读取带模式的json

在Spark中，可以使用Spark数据帧（DataFrame）或Spark SQL来读取带有模式的JSON数据。下面是如何在Spark数据帧/Spark SQL中读取带模式的JSON的步骤：

1. 导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("Read JSON with Schema").getOrCreate()

1. 定义JSON数据的模式（Schema）：

json_schema = StructType().add("name", "string").add("age", "integer").add("city", "string")

这里的模式定义了JSON数据中每个字段的名称和类型。

1. 使用定义的模式读取JSON数据：

df = spark.read.schema(json_schema).json("path/to/json/file.json")

将"path/to/json/file.json"替换为实际的JSON文件路径。

1. 对读取的数据进行操作和分析：

df.show()  # 显示数据框的内容
df.printSchema()  # 打印数据框的模式
df.select("name").show()  # 选择特定的列进行显示

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