如何将 Spark 数据帧输出转换为 json

Question

>我正在使用Spark SQL上下文读取带有CSV文件的文件。

法典：

m.put("path", CSV_DIRECTORY+file.getOriginalFilename());
m.put("inferSchema", "true"); // Automatically infer data types else string by default
m.put("header", "true");      // Use first line of all files as header         
m.put("delimiter", ";");
DataFrame df = sqlContext.load("com.databricks.spark.csv",m);              
df.printSchema();

使用df.printSchema()获取列名和数据类型

操作 ：

|--id : integer (nullable = true)
|-- ApplicationNo: string (nullable = true)
|-- Applidate: timestamp(nullable = true)

语句 printSchema 的返回类型是什么。如何将输出转换为JSON格式，如何将数据帧转换为JSON？

期望的 O/P：

{"column":"id","datatype":"integer"}

Answer 1

DataType 有一个 json（） 方法和一个 fromJson（） 方法，可用于序列化/反序列化模式。

val df = sqlContext.read().....load()
val jsonString:String = df.schema.json()
val schema:StructType = DataType.fromJson(jsonString).asInstanceOf[StructType]

Answer 2

Spark SQL 方式，

df.createOrReplaceTempView("<table_name>")
spark.sql("SELECT COLLECT_SET(STRUCT(<field_name>)) AS `` FROM <table_name> LIMIT 1").coalesce(1).write.format("org.apache.spark.sql.json").mode("overwrite").save(<Blob Path1/ ADLS Path1>)

输出将是这样的，

{"":[{<field_name>:<field_value1>},{<field_name>:<field_value2>}]}

这里可以通过以下 3 行来避免标题（假设数据中没有 Tilda），

val jsonToCsvDF=spark.read.format("com.databricks.spark.csv").option("delimiter", "~").load(<Blob Path1/ ADLS Path1>)
jsonToCsvDF.createOrReplaceTempView("json_to_csv")
spark.sql("SELECT SUBSTR(`_c0`,5,length(`_c0`)-5) FROM json_to_csv").coalesce(1).write.option("header",false).mode("overwrite").text(<Blob Path2/ ADLS Path2>)