Spark解析JSON字符串

bash 复制代码
  {"zhang":{"pid":"alkjdlj","pname":"oweiwuio","page":"werwrw"}}

映射结构 : 第一层MAP,里面切套 MAP,key是String类型,value是string类型

bash 复制代码
val jsonMapper = MapType(StringType, MapType(StringType, StringType))

使用 schema_of_json 动态推断每个键的结构
s_desc 是传入的json格式的字段名称 , json_map是下文解析的变量值

bash 复制代码
    val dynamicResult = frame.withColumn("json_map", from_json(col("s_desc"), jsonMapper))
      // TODO:  person_key 是第一层嵌套的值,必须用这个名称才能取到,explode函数对json_map进行行转列
      .select(explode(col("json_map")).as(Seq("person_key", "person_data")))
      // TODO: 每一列里面进行取值
      .select(
        col("person_key"),
        col("person_data").getItem("pid").as("pid"),
        col("person_data").getItem("pname").as("pname"),
        col("person_data").getItem("page").as("page")
      )
bash 复制代码
package com.zxl

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.catalyst.dsl.expressions.{DslExpression, StringToAttributeConversionHelper}
import org.apache.spark.sql.functions.{col, explode, from_json, get_json_object, posexplode}
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, MapType, StringType, StructField, StructType}

import java.util.Properties

object JSONTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // TODO: 创建上下文
    val sparkName = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkName")
    // TODO: 创建sparkSession
    val session = SparkSession.builder().config(sparkName).getOrCreate()
    // TODO: 配置JDBC配置,连接mysql
    val props: Properties = new Properties()
    props.setProperty("user", "root")
    props.setProperty("password", "1234")
    // TODO: 配置 school 表连接
    val school = session.read.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/world", "school", props)
    // TODO: 注册视图表 school
    school.createOrReplaceTempView("school")
    val frame = session.sql("select * from school")

    // TODO:  {"zhang":{"pid":"alkjdlj","pname":"oweiwuio","page":"werwrw"}}
    // TODO: 映射结构 : 第一层MAP,里面切套 MAP,key是String类型,value是string类型
    val jsonMapper = MapType(StringType, MapType(StringType, StringType))
    // TODO:   使用 schema_of_json 动态推断每个键的结构
    // TODO:  s_desc 是传入的json格式的字段名称 , json_map是下文解析的变量值
    val dynamicResult = frame.withColumn("json_map", from_json(col("s_desc"), jsonMapper))
      // TODO:  person_key 是第一层嵌套的值,必须用这个名称才能取到,explode函数对json_map进行行转列
      .select(explode(col("json_map")).as(Seq("person_key", "person_data")))
      // TODO: 每一列里面进行取值
      .select(
        col("person_key"),
        col("person_data").getItem("pid").as("pid"),
        col("person_data").getItem("pname").as("pname"),
        col("person_data").getItem("page").as("page")
      )

    dynamicResult.createOrReplaceTempView("zhangMs")


    // TODO: 配置 person 表连接
    val person = session.read.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/world", "person", props)
    // TODO: 注册视图表 person
    person.createOrReplaceTempView("person")
    session.sql("select * from zhangMs Left join person on zhangMs.person_key=person.pid").show()



    session.stop()
    session.close()
  }
}
相关推荐
SelectDB技术团队6 小时前
AB 实验指标计算场景:Apache Doris / SelectDB 的技术能力、选型对比与实践
大数据·数据库·数据分析·apache·用户运营·apache doris·selectdb
湘美书院--湘美谈教育6 小时前
湘美谈教育湘美书院绥宁文学系列:AI时代的小说,雪峰号
大数据·人工智能·深度学习·机器学习·生活
汤姆yu6 小时前
面向具身智能的物理视频模拟器:蚂蚁灵波LingBot-Video开源模型全解析
java·大数据·人工智能·gpt·开源·大模型·音视频
一枚NPC7 小时前
Timbal AI 音乐创作与商业应用实战指南
大数据·人工智能·机器学习
Daorigin_com7 小时前
合同管理进入“自动驾驶”时代:道本×DeepSeek的三重穿透
大数据·人工智能·深度学习·数据挖掘·数据库开发·业界资讯·改行学it
阿标在干嘛7 小时前
政策快报平台的全文检索:从ES到向量检索的演进
大数据·elasticsearch·全文检索
泰和英杰7 小时前
2026华为数字能源实操考点迭代:数据中心与光伏储能通用排错方法论
大数据
QiLinkOS7 小时前
企业知识产权战略的“X光”透视报告:从“外包代工”到“法律军火库”的终极分野
大数据·人工智能·dna双螺旋归因模型·技术专利避坑指南·qilink·技术专利风险情报·技术专利洞察
IT新视界17 小时前
大数据开发工具-Transwarp Data Studio
大数据
donoot17 小时前
Linux系统下图书馆级电子书全自动标准化分类整理完整实施方案
大数据·linux·运维·电子书管理