Azure Synapse PySpark -从架构定义文件加载架构

kpbpu008 于 2023-10-15 发布在 Spark

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我在一个datalake上有几个不同的数据集（JSON格式）。这是吸入过程中的着陆数据
我使用PySpark notebook将数据从Landing加载到Staging，它将在Parquet文件中。这个过程的一部分是确保数据是正确的。
我想在PySpark中加载每个数据集的预定模式，这样我就可以将Notebook用于多个数据集（参数化）。
我希望能够在湖上创建一个“Schema File”，然后将其加载到PySpark中的一个Schema对象中，并使用该Schema Object从湖上的文件加载框架。

#schema = LoadFromFile(varSchema)     
df = spark.read.load(varLanding, format='json', schema=dataSchema)
display(df.limit(5))

pyspark

来源：https://stackoverflow.com/questions/76988302/azure-synapse-pyspark-load-schema-from-a-schema-definition-file

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按热度按时间

atmip9wb1#

这个预定义的Schema文件可以是JSON吗？

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("SchemaLoading").getOrCreate()

schema_file_path = "path_to_schema_file.json"

schema = spark.read.json(schema_file_path)

landing_path = "path_to_json_files"
dataSchema = schema   # Use the loaded schema

df = spark.read.load(landing_path, format="json", schema=dataSchema)

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