- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我有一个 Cassandra 表,为简单起见,它看起来像:
key: text
jsonData: text
blobData: blob
我可以使用spark和spark-cassandra-connector为此创建一个基本数据框架:
val df = sqlContext.read
.format("org.apache.spark.sql.cassandra")
.options(Map("table" -> "mytable", "keyspace" -> "ks1"))
.load()
我正在努力将 JSON 数据扩展到其底层结构。我最终希望能够根据 json 字符串中的属性进行过滤并返回 blob 数据。类似于 jsonData.foo = "bar"并返回 blobData。目前可能吗?
最佳答案
Spark >= 2.4
如果需要,可以使用 schema_of_json
确定架构函数(请注意,这假设任意行是架构的有效代表)。
import org.apache.spark.sql.functions.{lit, schema_of_json, from_json}
import collection.JavaConverters._
val schema = schema_of_json(lit(df.select($"jsonData").as[String].first))
df.withColumn("jsonData", from_json($"jsonData", schema, Map[String, String]().asJava))
Spark >= 2.1
您可以使用from_json
功能:
import org.apache.spark.sql.functions.from_json
import org.apache.spark.sql.types._
val schema = StructType(Seq(
StructField("k", StringType, true), StructField("v", DoubleType, true)
))
df.withColumn("jsonData", from_json($"jsonData", schema))
Spark >= 1.6
您可以使用 get_json_object
来获取列和路径:
import org.apache.spark.sql.functions.get_json_object
val exprs = Seq("k", "v").map(
c => get_json_object($"jsonData", s"$$.$c").alias(c))
df.select($"*" +: exprs: _*)
并将字段提取为单个字符串,这些字符串可以进一步转换为预期类型。
path
参数使用点语法表示,前导 $.
表示文档根(因为上面的代码使用字符串插值 $
具有被转义,因此 $$.
)。
Spark <= 1.5:
Is this currently possible?
据我所知,这不可能直接实现。您可以尝试类似的操作:
val df = sc.parallelize(Seq(
("1", """{"k": "foo", "v": 1.0}""", "some_other_field_1"),
("2", """{"k": "bar", "v": 3.0}""", "some_other_field_2")
)).toDF("key", "jsonData", "blobData")
我假设 blob
字段无法用 JSON 表示。否则,您可以省略拆分和连接:
import org.apache.spark.sql.Row
val blobs = df.drop("jsonData").withColumnRenamed("key", "bkey")
val jsons = sqlContext.read.json(df.drop("blobData").map{
case Row(key: String, json: String) =>
s"""{"key": "$key", "jsonData": $json}"""
})
val parsed = jsons.join(blobs, $"key" === $"bkey").drop("bkey")
parsed.printSchema
// root
// |-- jsonData: struct (nullable = true)
// | |-- k: string (nullable = true)
// | |-- v: double (nullable = true)
// |-- key: long (nullable = true)
// |-- blobData: string (nullable = true)
另一种(更便宜,但更复杂)方法是使用 UDF 解析 JSON 并输出 struct
或 map
列。例如这样的事情:
import net.liftweb.json.parse
case class KV(k: String, v: Int)
val parseJson = udf((s: String) => {
implicit val formats = net.liftweb.json.DefaultFormats
parse(s).extract[KV]
})
val parsed = df.withColumn("parsedJSON", parseJson($"jsonData"))
parsed.show
// +---+--------------------+------------------+----------+
// |key| jsonData| blobData|parsedJSON|
// +---+--------------------+------------------+----------+
// | 1|{"k": "foo", "v":...|some_other_field_1| [foo,1]|
// | 2|{"k": "bar", "v":...|some_other_field_2| [bar,3]|
// +---+--------------------+------------------+----------+
parsed.printSchema
// root
// |-- key: string (nullable = true)
// |-- jsonData: string (nullable = true)
// |-- blobData: string (nullable = true)
// |-- parsedJSON: struct (nullable = true)
// | |-- k: string (nullable = true)
// | |-- v: integer (nullable = false)
关于dataframe - 如何使用 Spark DataFrames 查询 JSON 数据列?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34069282/
目前正在学习 Spark 的类(class)并了解到执行者的定义: Each executor will hold a chunk of the data to be processed. Thisc
阅读了有关 http://spark.apache.org/docs/0.8.0/cluster-overview.html 的一些文档后,我有一些问题想要澄清。 以 Spark 为例: JavaSp
Spark核心中的调度器与以下Spark Stack(来自Learning Spark:Lightning-Fast Big Data Analysis一书)中的Standalone Schedule
我想在 spark-submit 或 start 处设置 spark.eventLog.enabled 和 spark.eventLog.dir -all level -- 不要求在 scala/ja
我有来自 SQL Server 的数据,需要在 Apache Spark (Databricks) 中进行操作。 在 SQL Server 中,此表的三个键列使用区分大小写的 COLLATION 选项
所有这些有什么区别和用途? spark.local.ip spark.driver.host spark.driver.bind地址 spark.driver.hostname 如何将机器修复为 Sp
我有大约 10 个 Spark 作业,每个作业都会进行一些转换并将数据加载到数据库中。必须为每个作业单独打开和关闭 Spark session ,每次初始化都会耗费时间。 是否可以只创建一次 Spar
/Downloads/spark-3.0.1-bin-hadoop2.7/bin$ ./spark-shell 20/09/23 10:58:45 WARN Utils: Your hostname,
我是 Spark 的完全新手,并且刚刚开始对此进行更多探索。我选择了更长的路径,不使用任何 CDH 发行版安装 hadoop,并且我从 Apache 网站安装了 Hadoop 并自己设置配置文件以了解
TL; 博士 Spark UI 显示的内核和内存数量与我在使用 spark-submit 时要求的数量不同 更多细节: 我在独立模式下运行 Spark 1.6。 当我运行 spark-submit 时
spark-submit 上的文档说明如下: The spark-submit script in Spark’s bin directory is used to launch applicatio
关闭。这个问题是opinion-based .它目前不接受答案。 想改善这个问题吗?更新问题,以便可以通过 editing this post 用事实和引文回答问题. 6 个月前关闭。 Improve
我想了解接收器如何在 Spark Streaming 中工作。根据我的理解,将有一个接收器任务在执行器中运行,用于收集数据并保存为 RDD。当调用 start() 时,接收器开始读取。需要澄清以下内容
有没有办法在不同线程中使用相同的 spark 上下文并行运行多个 spark 作业? 我尝试使用 Vertx 3,但看起来每个作业都在排队并按顺序启动。 如何让它在相同的 spark 上下文中同时运行
我们有一个 Spark 流应用程序,这是一项长期运行的任务。事件日志指向 hdfs 位置 hdfs://spark-history,当我们开始流式传输应用程序时正在其中创建 application_X
我们正在尝试找到一种加载 Spark (2.x) ML 训练模型的方法,以便根据请求(通过 REST 接口(interface))我们可以查询它并获得预测,例如http://predictor.com
Spark newb 问题:我在 spark-sql 中进行完全相同的 Spark SQL 查询并在 spark-shell . spark-shell版本大约需要 10 秒,而 spark-sql版
我正在使用 Spark 流。根据 Spark 编程指南(参见 http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#accumulato
我正在使用 CDH 5.2。我可以使用 spark-shell 运行命令。 如何运行包含spark命令的文件(file.spark)。 有没有办法在不使用 sbt 的情况下在 CDH 5.2 中运行/
我使用 Elasticsearch 已经有一段时间了,但使用 Cassandra 的经验很少。 现在,我有一个项目想要使用 Spark 来处理数据,但我需要决定是否应该使用 Cassandra 还是
我是一名优秀的程序员,十分优秀!