Question

假设我有一个json文件，其中包含以下结构中的行：

{
 "a": 1,
 "b": {
       "bb1": 1,
       "bb2": 2
      }
}

我想更改密钥bb1的值或添加新密钥，例如：bb3。目前，我使用spark.read.json将json文件作为DataFrame加载到spark中，并使用df.rdd.map将RDD的每一行映射到dict。然后，更改嵌套键值或添加嵌套键并将dict转换为行。最后，将RDD转换为DataFrame。工作流程如下：

def map_func(row):
  dictionary = row.asDict(True)
  adding new key or changing key value
  return as_row(dictionary) # as_row convert dict to row recursively

df = spark.read.json("json_file")
df.rdd.map(map_func).toDF().write.json("new_json_file")

这对我有用。但我担心转换DataFrame - ＆gt; RDD（行 - ＆gt; dict - ＆gt;行） - ＆gt; DataFrame会破坏效率。有没有其他方法可以满足这种需求，但不会以效率为代价？

我使用的最终解决方案是使用withColumn并动态构建b的模式。首先，我们可以通过以下方式从df架构获取b_schema：

b_schema = next(field['type'] for field in df.schema.jsonValue()['fields'] if field['name'] == 'b')

之后，b_schema是dict，我们可以通过以下方式添加新字段：

b_schema['fields'].append({"metadata":{},"type":"string","name":"bb3","nullable":True})

然后，我们可以通过以下方式将其转换为StructType：

new_b = StructType.fromJson(b_schema)

在map_func中，我们可以将Row转换为dict并填充新字段：

def map_func(row):
  data = row.asDict(True)
  data['bb3'] = data['bb1'] + data['bb2']
  return data

map_udf = udf(map_func, new_b)
df.withColumn('b', map_udf('b')).collect()

谢谢@Mariusz

Answer 1

您可以使用map_func作为udf，因此省略转换DF - ＆gt; RDD - ＆gt; DF，仍然具有python的灵活性来实现业务逻辑。您所需要的只是创建模式对象：

>>> from pyspark.sql.types import *
>>> new_b = StructType([StructField('bb1', LongType()), StructField('bb2', LongType()), StructField('bb3', LongType())])

然后定义map_func和udf：

>>> from pyspark.sql.functions import *
>>> def map_func(data):
...     return {'bb1': 4, 'bb2': 5, 'bb3': 6}
... 
>>> map_udf = udf(map_func, new_b)

最后将此UDF应用于dataframe：

>>> df = spark.read.json('sample.json')
>>> df.withColumn('b', map_udf('b')).first()
Row(a=1, b=Row(bb1=4, bb2=5, bb3=6))

修改：

根据评论：您可以更简单的方式向现有StructType添加字段，例如：

>>> df = spark.read.json('sample.json') >>> new_b = df.schema['b'].dataType.add(StructField('bb3', LongType()))

PySpark - 添加新的嵌套列或更改现有嵌套列的值

1 个答案: