JSON (DataFrameReader)
Carrega arquivos JSON e retorna os resultados como um DataFrame. Linhas JSON ( JSON delimitado por nova linha) são suportadas por default. Para JSON com um registro por arquivo, defina a opção multiLine como True.
Se schema não for especificado, esta função lê a entrada uma vez para determinar o esquema de entrada.
Sintaxe
json(path, schema=None, **options)
Parâmetros
Parâmetro | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| string, lista ou RDD | Um caminho para o dataset JSON , uma lista de caminhos ou um RDD de strings que armazena objetos JSON . |
| StructType ou str, opcional | Um esquema de entrada opcional como um objeto |
Devoluções
DataFrame
Exemplos
Escreva um DataFrame em um arquivo JSON e leia-o de volta.
import tempfile
with tempfile.TemporaryDirectory(prefix="json") as d:
spark.createDataFrame(
[{"age": 100, "name": "Hyukjin"}]
).write.mode("overwrite").format("json").save(d)
spark.read.json(d).show()
# +---+-------+
# |age| name|
# +---+-------+
# |100|Hyukjin|
# +---+-------+
read.json de vários diretórios.
from tempfile import TemporaryDirectory
with TemporaryDirectory(prefix="json2") as d1, TemporaryDirectory(prefix="json3") as d2:
spark.createDataFrame(
[{"age": 30, "name": "Bob"}]
).write.mode("overwrite").format("json").save(d1)
spark.createDataFrame(
[{"age": 25, "name": "Alice"}]
).write.mode("overwrite").format("json").save(d2)
spark.read.json([d1, d2]).show()
# +---+-----+
# |age| name|
# +---+-----+
# | 25|Alice|
# | 30| Bob|
# +---+-----+
read.json com um esquema personalizado.
import tempfile
with tempfile.TemporaryDirectory(prefix="json") as d:
spark.createDataFrame(
[{"age": 30, "name": "Bob"}]
).write.mode("overwrite").format("json").save(d)
spark.read.json(d, schema="name STRING, age INT").show()
# +----+---+
# |name|age|
# +----+---+
# | Bob| 30|
# +----+---+