Question

我正在寻找一种通用解决方案，以从JSON字符串列中提取所有json字段作为列。

df =  spark.read.load(path)
df.show()

“路径”中文件的文件格式为镶木地板

样本数据

|id | json_data
| 1 | {"name":"abc", "depts":["dep01", "dep02"]}
| 2 | {"name":"xyz", "depts":["dep03"],"sal":100}
| 3 | {"name":"pqr", "depts":["dep02"], "address":{"city":"SF","state":"CA"}}

预期产量

|id | name    | depts              | sal | address_city | address_state
| 1 | "abc"   | ["dep01", "dep02"] | null| null         | null
| 2 | "xyz"   | ["dep03"]          | 100 | null         | null
| 3 | "pqr"   | ["dep02"]          | null| "SF"         | "CA"

我知道我可以通过使用定义的模式创建StructType并使用'from_json'方法来提取列。

但是这种方法需要手动定义架构。

val myStruct = StructType(
  Seq(
    StructField("name", StringType),
    StructField("depts", ArrayType(StringType)),
    StructField("sal", IntegerType)
  ))

var newDf = df.withColumn("depts", from_json(col("depts"), myStruct))

是否有更好的方法来平铺JSON列而无需手动定义架构？在提供的示例中，我可以看到可用的JSON字段。但实际上，我无法遍历所有行以找到所有字段。

因此，我正在寻找一种解决方案，将所有字段拆分为列，而不指定列的名称或类型。

Answer 1

如果它是CSV文件，并且只有一列作为JSON数据来。您可以使用以下解决方案。

val csvDF = spark.read.option("delimiter", "|").option("inferSchema", true).option("header", true).csv("test.csv")
val rdd = csvDF.select(" json_data").rdd.map(_.getString(0))
val ds = rdd.toDS
val jsonDF = spark.read.json(ds)
val jsonDFWithID = jsonDF.withColumn("id", monotonically_increasing_id())
val csvDFWithID = csvDF.select($"id ").withColumn("id", monotonically_increasing_id())
val joinDF = jsonDFWithID.join(csvDFWithID, "id").drop("id")

这是最终数据框的外观。

scala> joinDF.printSchema()
root
 |-- address: struct (nullable = true)
 |    |-- city: string (nullable = true)
 |    |-- state: string (nullable = true)
 |-- depts: array (nullable = true)
 |    |-- element: string (containsNull = true)
 |-- name: string (nullable = true)
 |-- sal: long (nullable = true)
 |-- id : double (nullable = true)

如果是JSON文件，则以下解决方案将起作用。为了我。 inferSchema可以正常工作。

json文件

~/Downloads ▶ cat test.json
{"id": 1, "name":"abc", "depts":["dep01", "dep02"]},
{"id": 2, "name":"xyz", "depts" :["dep03"],"sal":100}

代码

scala> scc.read.format("json").option("inerSchema", true).load("Downloads/test.json").show()
+--------------+---+----+----+
|         depts| id|name| sal|
+--------------+---+----+----+
|[dep01, dep02]|  1| abc|null|
|       [dep03]|  2| xyz| 100|
+--------------+---+----+----+

Answer 2

假设json_data的类型为map（如果没有，您可以始终将其转换为map），则可以使用getItem：

df = spark.createDataFrame([
    [1, {"name": "abc", "depts": ["dep01", "dep02"]}],
    [2, {"name": "xyz", "depts": ["dep03"], "sal": 100}]
],
    ['id', 'json_data']
)

df.select(
    df.id, 
    df.json_data.getItem('name').alias('name'), 
    df.json_data.getItem('depts').alias('depts'), 
    df.json_data.getItem('sal').alias('sal')
).show()

+---+----+--------------+----+
| id|name|         depts| sal|
+---+----+--------------+----+
|  1| abc|[dep01, dep02]|null|
|  2| xyz|       [dep03]| 100|
+---+----+--------------+----+

提取列的更动态的方法：

cols = ['name', 'depts', 'sal']
df.select(df.id, *(df.json_data.getItem(col).alias(col) for col in cols)).show()

Answer 3

基于@Gaurang Shah的回答，我实现了一个解决嵌套JSON结构的解决方案，并使用monotonically_increasing_id（Non-sequential）解决了问题

在这种方法中，“ populateColumnName”函数递归检查StructType列并填充列名。

'renameColumns'函数通过替换'。'重命名列。用'_'标识嵌套的json字段。

'addIndex'函数在解析JSON列后将索引添加到数据框以加入数据框。

def flattenJSON(df : DataFrame, columnName: String) : DataFrame = {

    val indexCol = "internal_temp_id"

    def populateColumnName(col : StructField) : Array[String] = {
        col.dataType match {
          case struct: StructType => struct.fields.flatMap(populateColumnName).map(col.name + "." + _)
          case rest         => Array(col.name)
        }
    }

    def renameColumns(name : String) : String = {
        if(name contains ".") {
            name + " as " + name.replaceAll("\\.", "_")
        }
        else name
    }

    def addIndex(df : DataFrame) : DataFrame = {

        // Append "rowid" column of type Long
        val newSchema = StructType(df.schema.fields ++ Array(StructField(indexCol, LongType, false)))

        // Zip on RDD level
        val rddWithId = df.rdd.zipWithIndex
        // Convert back to DataFrame
        spark.createDataFrame(rddWithId.map{ case (row, index) => Row.fromSeq(row.toSeq ++ Array(index))}, newSchema)
    }

    val dfWithID = addIndex(df)

    val jsonDF = df.select(columnName)

    val ds = jsonDF.rdd.map(_.getString(0)).toDS
    val parseDF = spark.read.option("inferSchema",true).json(ds)

    val columnNames = parseDF.schema.fields.flatMap(populateColumnName).map(renameColumns)

    var resultDF = parseDF.selectExpr(columnNames:_*)

    val jsonDFWithID = addIndex(resultDF)

    val joinDF = dfWithID.join(jsonDFWithID, indexCol).drop(indexCol)

    joinDF
}

val res = flattenJSON(jsonDF, "address")

将JSON字符串列拆分为多列

3 个答案: