[英]PySpark, importing schema through JSON file
tbschema.json
看起来像这样:
[{"TICKET":"integer","TRANFERRED":"string","ACCOUNT":"STRING"}]
我使用以下代码加载它
>>> df2 = sqlContext.jsonFile("tbschema.json")
>>> f2.schema
StructType(List(StructField(ACCOUNT,StringType,true),
StructField(TICKET,StringType,true),StructField(TRANFERRED,StringType,true)))
>>> df2.printSchema()
root
|-- ACCOUNT: string (nullable = true)
|-- TICKET: string (nullable = true)
|-- TRANFERRED: string (nullable = true)
当我希望元素的顺序与它们在 JSON 中的显示顺序相同时,为什么要对架构元素进行排序。
JSON导出后数据类型integer已经转换为StringType,如何保留数据类型。
为什么模式元素会被排序,当我想要元素的顺序与它们在 json 中出现的顺序相同时。
因为不能保证字段的顺序。 虽然没有明确说明,但当您查看 JSON 阅读器文档字符串中提供的示例时,它变得显而易见。 如果您需要特定的排序,您可以手动提供架构:
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType
schema = StructType([
StructField("TICKET", StringType(), True),
StructField("TRANFERRED", StringType(), True),
StructField("ACCOUNT", StringType(), True),
])
df2 = sqlContext.read.json("tbschema.json", schema)
df2.printSchema()
root
|-- TICKET: string (nullable = true)
|-- TRANFERRED: string (nullable = true)
|-- ACCOUNT: string (nullable = true)
json导出后数据类型integer已经转成StringType,如何保留数据类型。
JSON 字段TICKET
数据类型是字符串,因此 JSON 读取器返回字符串。 它是 JSON 阅读器,而不是某种模式阅读器。
一般来说,您应该考虑开箱即用的模式支持附带的一些正确格式,例如Parquet 、 Avro或Protocol Buffers 。 但是如果你真的想玩 JSON 你可以像这样定义穷人的“模式”解析器:
from collections import OrderedDict
import json
with open("./tbschema.json") as fr:
ds = fr.read()
items = (json
.JSONDecoder(object_pairs_hook=OrderedDict)
.decode(ds)[0].items())
mapping = {"string": StringType, "integer": IntegerType, ...}
schema = StructType([
StructField(k, mapping.get(v.lower())(), True) for (k, v) in items])
JSON 的问题在于,对于字段的排序确实没有任何保证,更不用说处理缺失的字段、不一致的类型等等。 因此,使用上述解决方案实际上取决于您对数据的信任程度。
或者,您可以使用内置模式导入/导出实用程序。
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.