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如何在代码工作簿中将JSON对象列表转换为Spark dataframe?

在代码工作簿中将JSON对象列表转换为Spark dataframe的方法如下:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.appName("JSON to DataFrame").getOrCreate()
  1. 定义JSON对象列表:
代码语言:txt
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json_data = [
    {"name": "John", "age": 25, "city": "New York"},
    {"name": "Alice", "age": 30, "city": "San Francisco"},
    {"name": "Bob", "age": 35, "city": "Seattle"}
]
  1. 定义JSON模式(Schema):
代码语言:txt
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json_schema = StructType([
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("age", StringType(), True),
    StructField("city", StringType(), True)
])
  1. 将JSON对象列表转换为Spark dataframe:
代码语言:txt
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df = spark.createDataFrame(json_data, schema=json_schema)
  1. 显示Spark dataframe的内容:
代码语言:txt
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df.show()

这样就可以将JSON对象列表转换为Spark dataframe了。在这个过程中,我们使用了SparkSession对象来创建Spark dataframe,并定义了JSON模式来指定每个字段的类型。最后,我们使用createDataFrame方法将JSON对象列表和JSON模式作为参数来创建Spark dataframe,并使用show方法来显示其内容。

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请注意,以上答案仅供参考,具体实现可能因环境和需求而异。

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