spark-sql读取嵌套json数据

SparkSql 版本为 2.2.0

sparksql解析json格式的数据源

首先，获取操作sparkSql的SparkSession操作实例：
val session = SparkSession.builder()
.master(“local[*]”)
.appName(this.getClass.getSimpleName)
.getOrCreate()

// 导入隐式转换和functions
import session.implicits._
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.functions._

1.1. 根据json数据，创建Dataset

指定嵌套json格式的数据：

val opds = session.createDataset(
// 三引号中，编写json字符串
List("""{“name”:“xx”,“address”:{“city”:“bj”}}""")
)
val otherPeople = session.read.json(opds)
otherPeople.printSchema()

schema如下：

1.2. 读取普通json文件

1.3. 读取嵌套json文件

1.4. 操作嵌套json数组-explode函数

解决方案：

利用explode函数，把数组数据进行展开。

// 导入sparksql中的函数
import org.apache.spark.sql.functions._
// 利用explode函数  把json数组进行展开， 数组中的每一条数据，都是一条记录
val explodeDF = json3.select($"name", explode($"myScore")).toDF("name", "score")
 
explodeDF.printSchema()
 
// 再次进行查询  类似于普通的数据库表  默认schema： score1, 可以通过as 指定schema名称
val json3Res: DataFrame = explodeDF.select($"name", $"score.score1",
  $"score.score2" as "score222")
// 创建临时视图
json3Res.createTempView("v_jsonArray")
// 写sql，分别求平均值
session.sql("select name,avg(score1),avg(score222) from v_jsonArray group by name")
  .show() 

1.5. get_json_object() 方法

get_json_object() 方法 从一个json 字符串中根据指定的json路径抽取一个json 对象
根据指定数据，获取一个DataFrame

val json4 = Seq(
  (0, """{"device_id": 0, "device_type": "sensor-ipad", "ip": "68.161.225.1", "cn": "United States"}"""))
  .toDF("id", "json")
json4.printSchema()

更多复杂操作：可参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1032532

val rdd = spark.read.format(“json”).load("/user/log/ad/ad_push/push_event/20200903*")
rdd.show(false)
rdd.printSchema()
rdd.createOrReplaceTempView(“event”)
spark.sql(“select count(*) from event where event=‘h5_complete_order’ and product_id=219”).show()

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