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在Spark中，我們提及的JSON文件是換行符分隔的JSON，每行必須包含一個單獨的，獨立有效的JSON對象。

前提條件

通過主賬號登錄阿里云 Databricks控制臺。
已創建集群，具體請參見創建集群。
已使用OSS管理控制臺創建非系統目錄存儲空間，詳情請參見創建存儲空間。
創建集群并通過knox賬號訪問Notebook。

警告

首次使用DDI產品創建的Bucket為系統目錄Bucket，不建議存放數據，您需要再創建一個Bucket來讀寫數據。

說明

DDI訪問OSS路徑結構：oss://BucketName/Object

BucketName為您的存儲空間名稱。
Object為上傳到OSS上的文件的訪問路徑。

例：讀取在存儲空間名稱為databricks-demo-hangzhou文件路徑為demo/The_Sorrows_of_Young_Werther.txt的文件

// 從oss地址讀取文本文檔
val dataRDD = sc.textFile("oss://databricks-demo-hangzhou/demo/The_Sorrows_of_Young_Werther.txt"

JSON讀取程序中的可選項

read/write	Key	取值范圍	默認值	說明
Both	Compression或code	None,uncompressed,bzip2,defalte,gzip,lz4,snappy	none	聲明Spark應該使用什么壓縮編解碼來讀取或寫入文件
Both	dateFormat	任何符合Java SimpleDateFormat格式的字符串或字符	yyyy-MM-dd	為日期類型的列聲明日期格式
Both	timestampFormat	任何符合Java SimpleDateFormat格式的字符串或字符	yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss:SSSZZ	為時間戳類型的列聲明時間格式
Read	primitiveAsString	true，false	false	將所有原始值推斷為字符串類型
Read	allowComments	true，false	false	忽略JSON記錄中的Java/C++樣式注解
Read	allowUnquoteFieldNames	true，false	false	允許不帶引號的JSON字段名
Read	allowSingleQuotes	true，false	true	除雙引號外還允許使用單引號
Read	allowNumericLeadingZeros	true，false	false	允許數字中存在前導零（例如，00012）
Read	allowBackslashEscAPIngAny	true，false	false	允許反斜杠機制接受所有字符
Read	columnNameOfCorruptRecord	Any String	Spark.sql.column&NameOfCorruptRecord	允許重命名，permissive模式下添加的新字段，會覆蓋重寫
Read	multiLine	true，false	false	允許讀取非換行符分隔的JSON文件

實例

說明

本實例展示了如何使用notebook讀取JSON文件的多種方式。

%spark
spark.read.format("json")

實例數據

{"string":"string1","int":1,"array":[1,2,3],"dict": {"key": "value1"}}
{"string":"string2","int":2,"array":[2,4,6],"dict": {"key": "value2"}}
{"string":"string3","int":3,"array":[3,6,9],"dict": {"key": "value3", "extra_key": "extra_value3"}}

數據讀取

%spark
val path="oss://databricks-data-source/datas/example.json"
val data_json=spark.read .format("json").load(path)
data_json.show()
data_json.printSchema()

2. 添加mode，inferSchema選項

mode = FAILFAST

inferSchema = true

%spark

val path="oss://databricks-data-source/datas/example.json"
val data_json= spark.read.format("json")
      .option("header", "true")
      .option("mode","FAILFAST")
      .option("inferSchema","true")
      .load(path)
data_json.show()
data_json.printSchema()

3. multiLine 選項

多個對象組成的一條JSON時的數據源

{"1":{"string":"string1","int":1,"array":[1,2,3],"dict": {"key": "value1"}},
"2":{"string":"string2","int":2,"array":[2,4,6],"dict": {"key": "value2"}},
"3":{"string":"string3","int":3,"array":[3,6,9],"dict": {"key": "value3", "extra_key": "extra_value3"}}}

實例代碼

%spark

val path="oss://databricks-data-source/datas/json_test_oneLine.json"
val data_json= spark.read.format("json")
      .option("header", "true")
      .option("inferSchema","true")
      .option("mode", "DROPMALFORMED") //遇到解析不了，放棄該記錄
      .option("multiLine", "true") //允許讀取非換行符分割的JSON文件
      .load(path)
data_json.show(false)

SQL格式

%sql

CREATE TEMPORARY VIEW multiLineJsonTable
USING json
OPTIONS (path="oss://databricks-data-source/datas/example.json")

%sql
select * from  multiLineJsonTable limit 3

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前提條件

JSON讀取程序中的可選項

實例