在 PySpark 中定义 JSON 模式结构的配置文件答案

【问题标题】：Config file to define JSON Schema Structure in PySpark在 PySpark 中定义 JSON 模式结构的配置文件
【发布时间】：2016-07-08 23:10:42
【问题描述】：

我创建了一个 PySpark 应用程序，它通过定义的模式读取数据帧中的 JSON 文件。下面的代码示例

schema = StructType([
    StructField("domain", StringType(), True),
     StructField("timestamp", LongType(), True),                            
])
df= sqlContext.read.json(file, schema)

我需要一种方法来找到如何在某种配置或 ini 文件等中定义此架构。并在 PySpark 应用程序的主程序中读取它。

如果将来有任何需要，这将帮助我修改不断变化的 JSON 的架构，而无需更改主要的 PySpark 代码。

【问题讨论】：

标签： python apache-spark pyspark apache-spark-sql

【解决方案1】：

StructType 提供了json 和jsonValue 方法，可用于分别获取json 和dict 表示，fromJson 可用于将Python 字典转换为StructType。

schema = StructType([
    StructField("domain", StringType(), True),
    StructField("timestamp", LongType(), True),                            
])

StructType.fromJson(schema.jsonValue())

除此之外，您唯一需要的是内置 json 模块来解析 dict 的输入，StructType 可以使用该模块。

Scala 版本见How to create a schema from CSV file and persist/save that schema to a file?

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以按以下格式创建名为 schema.json 的 JSON 文件

{
  "fields": [
    {
      "metadata": {},
      "name": "first_fields",
      "nullable": true,
      "type": "string"
    },
    {
      "metadata": {},
      "name": "double_field",
      "nullable": true,
      "type": "double"
    }
  ],
  "type": "struct"
}

通过读取这个文件创建一个结构模式

rdd = spark.sparkContext.wholeTextFiles("s3://<bucket>/schema.json")
text = rdd.collect()[0][1]
dict = json.loads(str(text))
custom_schema = StructType.fromJson(dict)

之后就可以使用struct作为schema来读取JSON文件了

val df=spark.read.json("path", custom_schema)

【讨论】：