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无法在PySpark中查询JSON生成的数据框列

在PySpark中,可以使用select函数和from_json函数来查询JSON生成的数据框列。

首先,需要导入相关的模块:

代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, from_json
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType

接下来,创建一个SparkSession对象:

代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

然后,定义JSON的Schema(结构):

代码语言:txt
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json_schema = StructType([
    StructField("column1", StringType(), True),
    StructField("column2", StringType(), True),
    ...
])

这里需要根据实际情况定义JSON中的列名和对应的数据类型。

接着,读取JSON文件并解析为数据框:

代码语言:txt
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df = spark.read.json("path/to/json/file", schema=json_schema)

请将"path/to/json/file"替换为实际的JSON文件路径。

最后,可以使用select函数和from_json函数来查询JSON生成的数据框列:

代码语言:txt
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df.select(col("column1"), col("column2")).show()

这里需要将"column1"和"column2"替换为实际的列名。

关于PySpark中查询JSON生成的数据框列的更多信息,您可以参考腾讯云的PySpark数据框操作指南

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