示例数据

Question

Spark版本：'2.0.0.2.5.0.0-1245'

所以，我原来的问题有所改变，但问题仍然存在。

我想要做的是加载大量的JSON文件并将其转换为DataFrame - 也可能将它们保存为CSV或镶木地板文件以供进一步处理。每个JSON文件代表最终DataFrame中的一行。

import os
import glob

HDFS_MOUNT = # ...
DATA_SET_BASE = # ...

schema = StructType([
        StructField("documentId", StringType(), True),
        StructField("group", StringType(), True),
        StructField("text", StringType(), True)     
])

# Get the file paths    
file_paths = glob.glob(os.path.join(HDFS_MOUNT, DATA_SET_BASE, '**/*.json'))
file_paths = [f.replace(HDFS_MOUNT + '/', '') for f in file_paths]

print('Found {:d} files'.format(len(file_paths))) # 676 files

sql = SQLContext(sc)

df = sql.read.json(file_paths, schema=schema)

print('Loaded {:d} rows'.format(df.count())) # 9660 rows (what !?)

除了有9660行而不是676（可用文件数）之外，我还遇到内容似乎是None的问题：

df.head(2)[0].asDict()

给出

{
 'documentId': None,
 'group': None,
 'text': None,
}

示例数据

这当然只是假数据，但它类似于实际数据。

注意：某些字段可能会丢失，例如text不得一直存在。

a.json

{
  "documentId" : "001",
  "group" : "A",
  "category" : "indexed_document",
  "linkIDs": ["adiojer", "asdi555", "1337"]
}

b.json

{
  "documentId" : "002",
  "group" : "B",
  "category" : "indexed_document",
  "linkIDs": ["linkId", "1000"],
  "text": "This is the text of this document"
}

Answer 1

假设您的所有文件具有相同的结构且位于同一目录中：

df = sql_cntx.read.json('/hdfs/path/to/folder/*.json')

如果任何列的所有行都具有Null值，则可能会出现问题。然后spark将无法确定架构，因此您可以选择告诉spark要使用哪个架构：

from pyspark import SparkContext, SQLContext
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, LongType

sc = SparkContext(appName="My app")
sql_cntx = SQLContext(sc)

schema = StructType([
    StructField("field1", StringType(), True),
    StructField("field2", LongType(), True)
])

df = sql_cntx.read.json('/hdfs/path/to/folder/*.json', schema=schema)

<强> UPD：如果文件有多行格式json你可以尝试这个代码：

sc = SparkContext(appName='Test') 
sql_context = SQLContext(sc) 

rdd = sc.wholeTextFiles('/tmp/test/*.json').values() 
df = sql_context.read.json(rdd, schema=schema)
df.show()

将文件列表（JSON）转换为数据框

示例数据

1 个答案: