,可以使用Spark的内置函数和方法来实现。以下是一个完善且全面的答案:
在pyspark中,可以使用from_json
函数来解析多个json。from_json
函数将一个字符串列解析为一个结构化的列,可以指定解析后的列的数据类型。
以下是解析多个json的步骤:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import from_json
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
data = [
('{"name": "John", "age": 30}',),
('{"name": "Jane", "age": 25}',),
('{"name": "Tom", "age": 35}',)
]
df = spark.createDataFrame(data, ['json'])
schema = StructType([
StructField('name', StringType(), True),
StructField('age', StringType(), True)
])
from_json
函数解析json:df_parsed = df.withColumn('parsed_json', from_json(df.json, schema))
解析后的结果将会在parsed_json
列中。
解析多个json的应用场景包括:
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