如何将 json 对象列表转换为单个 pyspark 数据框？答案

【问题标题】：how to convert list of json object into a single pyspark dataframe?如何将 json 对象列表转换为单个 pyspark 数据框？
【发布时间】：2019-05-28 08:00:55
【问题描述】：

我是 pyspark 的新手，我有一个来自 api 的 json 列表，每个 json 对象都有相同的模式（键值对）。像这样

[ {'count': 308,
  'next': 'some_url',
  'previous': None,
  'results': [{'assigned_to': 43,
    'category': 'Unused',
    'comments': None,
    'completed_ts': None,
    'created': '2019-05-27T05:14:22.306843Z',
    'description': 'Pollution',
    'display_name': {'admin': False,
     'business_name': 'Test Business',
     'contact_number': 'some_number',
     'dob': None,
     'email': 'some_mail',
     'emp_id': None,
     'first_name': 'Alisha'}}]},
  {'count': 309,
  'next': 'some_url',
  'previous': None,
  'results': [{'assigned_to': 44,
    'category': 'Unused',
    'comments': None,
    'completed_ts': None,
    'created': '2019-05-27T05:14:22.306843Z',
    'description': 'Pollution',
    'display_name': {'admin': False,
     'business_name': 'Test Business',
     'contact_number': 'some_number',
     'dob': None,
     'email': 'some_mail',
     'emp_id': None,
     'first_name': 'Ali'}}]},......}]

如果它是单独的 json 文件。我会使用

创建数据框

df =spark.read.json('myfile.json') 然后将所有数据帧合并为一个。我在直接从列表本身转换 datframe 时遇到问题。我用过这个

from pyspark.sql import SparkSession
spark= SparkSession.builder.appName("Basics").getOrCreate()
sc= spark.sparkContext
df = pyspark.sql.SQLContext(sc.parallelize(data_list))`

它给了我 AttributeError: 'RDD' object has no attribute '_jsc'

【问题讨论】：

你是怎么调用那个 API 的？是否有一个循环或一些基于间隔的守护进程正在运行？所有消息也共享相同的架构？
一个函数里面有循环，如果next key中有url（检查json），那么它会一直获取数据，直到next不为null。
@Rohan Kumar 我有一个类似的问题，我必须批量读取传入的 json 数据并将其转储到某个文件中。因此，输出文件具有 json 对象列表。你能分享一下你是如何循环它们的吗
@Neha0908 不确定我当时是如何做到的，但您可以使用 Apache Kafka 捕获流数据，然后从 Pyspark 中的数据中加载特定变量。 spark.apache.org/docs/2.1.0/…

标签： python json machine-learning pyspark

【解决方案1】：

对于您的问题，我找不到直接的答案。但这个解决方案有效，

import json
import ast

df = sc.wholeTextFiles(path).map(lambda x:ast.literal_eval(x[1]))\
                            .map(lambda x: json.dumps(x))

df = spark.read.json(df)

这会给你输出，

+-----+--------+--------+--------------------+
|count|    next|previous|             results|
+-----+--------+--------+--------------------+
|  308|some_url|    null|[[43,Unused,null,...|
|  309|some_url|    null|[[44,Unused,null,...|
+-----+--------+--------+--------------------+

编辑：如果它在一个变量中，你所要做的就是，

import json

df = sc.parallelize(data).map(lambda x: json.dumps(x))
df = spark.read.json(df)

【讨论】：

路径？？我没有任何文件，只有 json 字符串/对象的列表。你以为我们有这些文件吗？？
是的！你有这个变量吗？
它在一个变量中，而不是一个文件中。
我研究它并意识到还有一些其他问题，比如环境变量 pyspark_python 和 pyspark_driver_python 不一样。我正在运行 sparkContext 的多次迭代。