Apache spark 如何从另一个数据帧创建具有列名和类型的JSON

我有一个具有以下模式的数据框架：

root
 |-- Id: integer (nullable = true)
 |-- Id_FK: integer (nullable = true)
 |-- Foo: integer (nullable = true)
 |-- Bar: string (nullable = true)
 |-- XPTO: string (nullable = true)

从这个数据帧中，我想创建一个JSON文件，其列名和类型如下

{
 "Id": "integer",
 "Id_FK": "integer",
 "Foo": "integer ",
 "Bar": "string",
 "XPTO": "string",
}

---

我正试图使用pyspark实现这一点，但我找不到任何方法来实现这一点。有人能帮我吗？

这里有一个解决方案，首先在模式的列之间迭代填充字典。然后我们使用

json.dumps

将字典转换为字符串：

从pyspark.sql.types导入StructType、StructField、StringType、IntegerType
导入json
#示例模式
schema=StructType(
[
StructField（“Id_FK”，IntegerType（）），
StructField（“Foo”，IntegerType（）），
StructField（“Bar”，StringType（）），
StructField（“XPTO”，StringType（））
])
#创建一个字典，其中每个项都是一对col\u name:col\u type
dict={}
对于模式中的c：
dict[c.name]=str（c.dataType）
#转换为json字符串
data=json.dumps（dict）
#保存到文件
text_file=open（“output.txt”、“w”）
text_file.write（数据）
text_file.close（）