在解析pyspark的DataStreamReader中的json字符串列并创建数据帧时,可以按照以下步骤进行操作:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import from_json
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType
spark = SparkSession.builder.appName("JsonParsing").getOrCreate()
json_schema = StructType([
StructField("name", StringType(), True),
StructField("age", StringType(), True),
StructField("city", StringType(), True)
])
这里的JSON模式根据实际情况定义,包括了JSON中的字段名和对应的数据类型。
df = spark.readStream.format("json").option("multiline", "true").load("path/to/json/files")
parsed_df = df.select(from_json(df.json_column, json_schema).alias("parsed_data")).select("parsed_data.*")
这里使用readStream
方法读取JSON数据,可以通过format
指定数据格式,这里是"json"。option("multiline", "true")
用于处理多行JSON数据。load
方法指定JSON文件的路径。然后使用from_json
函数将JSON字符串列解析为结构化的数据,并使用alias
方法给解析后的数据起一个别名。最后使用select
方法选择解析后的数据。
query = parsed_df.writeStream.outputMode("append").format("console").start()
query.awaitTermination()
这里使用writeStream
方法将解析后的数据写入控制台进行输出,可以根据实际需求选择其他输出方式。outputMode("append")
表示以追加模式输出结果。
综上所述,以上是解析pyspark的DataStreamReader中的json字符串列并创建数据帧的步骤。在实际应用中,可以根据具体需求进行调整和扩展。
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