Ich bevorzuge den nativen Spark-Datenrahmen, da er mir mehr Anpassungsmöglichkeiten bietet. Ich kann stringtype verwenden -Eigenschaft, um das JSON-Feld aus dem Datenrahmen in das JSONB-Feld in der Tabelle umzuwandeln. Für diesen Fall hat mein Datenrahmen zwei Felder.
from pyspark import SparkConf
sc = SparkContext.getOrCreate(SparkConf())
spark = SparkSession(sc)
df = spark.read.format('csv') \
.option('delimiter','|') \
.option('header','True') \
.load('your_path')
##some transformation...
url = 'jdbc:postgresql://your_host:5432/your_databasename'
properties = {'user':'*****',
'password':'*****',
'driver': "org.postgresql.Driver",
'stringtype':"unspecified"}
df.write.jdbc(url=url, table='your_tablename', mode='append', properties=properties)
Bevor Sie das obige Skript ausführen, sollten Sie die Tabelle in postgresql erstellen, da die Eigenschaft mode ist als anhängen eingestellt . Dies wie folgt:
create table your_tablename
(
my_json_field jsonb,
another_field int
)