python

关注公众号 jb51net

关闭
首页 > 脚本专栏 > python > PySpark数据清洗与JSON格式转换

使用PySpark实现数据清洗与JSON格式转换的实践详解

作者：冷月半明

在大数据处理中,PySpark 提供了强大的工具来处理海量数据,特别是在数据清洗和转换方面,本文将介绍如何使用 PySpark 进行数据清洗,并将数据格式转换为 JSON 格式的实践,感兴趣的可以了解下

简介

PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，可用于处理大规模数据集。它提供了丰富的功能和库，使得数据清洗和转换变得更加高效和便捷。

代码实践

本文将以一个示例数据集为例，演示如何使用 PySpark 对数据进行清洗和转换。以下是代码实现的主要步骤：

步骤 1：连接到远程 Spark 服务器

# Author: 冷月半明
# Date: 2023/12/14
# Description: This script does XYZ.

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("RemoteSparkConnection") \
    .master("yarn") \
    .config("spark.pyspark.python", "/opt/apps/anaconda3/envs/myspark/bin/python") \
    .config("spark.sql.warehouse.dir", "/hive/warehouse") \
    .config("hive.metastore.uris", "thrift://node01:9083") \
    .config("spark.sql.parquet.writeLegacyFormat", "true") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

当使用 PySpark 进行大数据处理时，首先需要建立与 Spark 集群的连接。在这段代码中，我们使用了 SparkSession 类来创建一个与远程 Spark 服务器的连接，并设置了连接所需的参数。

导入必要的库： 我们首先导入了 SparkSession 类，这是 PySpark 中用于管理 Spark 应用程序的入口点。

建立连接： 在接下来的代码中，我们使用 SparkSession.builder 来创建一个 SparkSession 对象。这个对象允许我们设置应用程序的名称、集群的主节点、配置项等参数。在这个例子中：

总而言之，这段代码建立了与远程 Spark 服务器的连接，并配置了各种参数以确保应用程序能够正确地运行和访问集群资源。这是使用 PySpark 开展大数据处理工作的第一步，为后续的数据处理和分析创建了必要的环境和基础设施。

步骤 2：加载数据

df = spark.sql("SELECT * FROM cjw_data.xiecheng;")

使用 PySpark 的 spark.sql() 函数执行 SQL 查询，将查询结果加载到 DataFrame 中，为后续的数据操作和分析做好准备。这种灵活性和强大的数据处理能力是 PySpark 在大数据处理中的关键优势之一。

步骤 3：数据清洗与 JSON 格式转换

from pyspark.sql.functions import udf
import json

def json_clean(commentlist):
    try:
        jsonstr = str(commentlist)
        s = jsonstr.replace("'", '"')
        s = '[' + s.replace('}{', '},{') + ']'
        python_obj = json.loads(s, strict=False)
        json_str = json.dumps(python_obj)
        return json_str
    except:
        return None

json_clean_udf = udf(json_clean, StringType())

df = df.withColumn("new_commentlist", json_clean_udf(df["commentlist"]))
newdf = df.withColumn("commentlist", df["new_commentlist"])
newdf = newdf.drop("new_commentlist")

在 PySpark 中定义并应用一个用户自定义函数（UDF）来对数据进行清洗和转换。

定义数据清洗函数： json_clean() 函数接收一个名为 commentlist 的参数，这个函数用于将从数据库中检索到的评论数据进行清洗。具体来说：

创建用户定义函数（UDF）： 使用 udf() 函数将 Python 函数 json_clean() 封装为 PySpark 的用户定义函数（UDF），以便在 Spark 中使用。

应用函数到 DataFrame： df.withColumn() 函数将定义的 UDF 应用于 DataFrame 中的 commentlist 列，并将处理后的结果存储到名为 new_commentlist 的新列中。

更新 DataFrame： 创建了一个新的 DataFrame newdf，通过在原始 DataFrame df 的基础上添加了经过清洗的 commentlist 列，并删除了原始的 new_commentlist 列。

步骤 4：保存清洗后的数据

newdf.write.mode("overwrite").saveAsTable("cjw_data.xiechengsentiment")

步骤 5：统计数据

comment_count = newdf.filter(newdf.commentlist != "[]").count()
total_count = newdf.count()

print("有效长度:", comment_count)
print("总长度:", total_count)

截图示例

清洗后示意图：

hive表中查看清洗后的数据：

输出的字符串中包含了转义字符（例如 \u597d），这些字符实际上是 Unicode 字符的表示方式，而不是真正的乱码。 Python 中的 json.dumps() 方法默认将非 ASCII 字符串转换为 Unicode 转义序列。这种转义是为了确保 JSON 字符串可以被准确地传输和解析，但可能会在输出时显示为 Unicode 转义字符。

JSON 是一种数据交换格式，它使用 Unicode 转义序列（比如 \uXXXX）来表示非 ASCII 字符。在默认情况下，json.dumps() 将非 ASCII 字符转义为 Unicode 字符以确保其正确性，并且这种转义对于网络传输和解析是非常重要的

总结

本文介绍了使用 PySpark 对数据进行清洗和 JSON 格式转换的过程。通过上述步骤，我们可以连接到远程 Spark 服务器，加载数据，应用自定义函数对数据进行清洗和格式转换，并最终保存清洗后的数据。这个流程展示了 PySpark 在数据处理中的强大功能，特别是在大规模数据集的处理和转换方面的优势。

以上就是使用PySpark实现数据清洗与JSON格式转换的实践详解的详细内容，更多关于PySpark数据清洗与JSON格式转换的资料请关注脚本之家其它相关文章！

您可能感兴趣的文章:
阅读全文