У нас вы можете посмотреть бесплатно Session 60 - Reading Multi Line JSON file as PySpark Data frame или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
from pyspark.sql.types import * from pyspark.sql import functions as F bikes_schema = StructType([ StructField("model",StringType()), StructField("mpg",DoubleType()), StructField("cyl",DoubleType()), StructField("disp",DoubleType()), StructField("hp",DoubleType()), StructField("drat",DoubleType()), StructField("wt",DoubleType()), StructField("qsec",DoubleType()), StructField("vs",DoubleType()), StructField("am",DoubleType()), StructField("gear",DoubleType()), StructField("carb",DoubleType()) ]) muliline_json_df = spark.read.format("json").option("multiline",True).schema(bikes_schema).load("/Volumes/demo/default/landing/multiline_json.json") muliline_json_df.display() multiline_json_df1 = spark.read.json(path="/Volumes/demo/default/landing/multiline_json.json",schema=bikes_schema,multiLine=True) multiline_json_df1.display() #pyspark #apachespark #databricks #coding #learnpyspark #python #azuredatabrickswithpyspark #vlog #viralvideo