Question

我正在使用Spark结构化流技术来从kafka流数据，这为我提供了具有以下架构的数据框

Column     Type
key        binary
value      binary
topic      string
partition  int
offset     long
timestamp  long
timestampType   int

Value Colum以二进制格式出现在这里，但是它实际上是具有struct类型的json字符串，并且要求读取json struct并屏蔽其中的一些字段并写入数据。

Answer 1

您可以按照Structured Streaming + Kafka Integration Guide中给出的准则来了解如何将二进制值转换为字符串值。

val df = spark
  .readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .option("subscribe", "topic1")
  .load()

df.selectExpr("CAST(value AS STRING)")
  .as[String]

然后，您可以根据实际的json结构定义模式，例如：

val schema: StructType = new StructType()
    .add("field1", StringType)
    .add("field2", ArrayType(new StructType()
      .add("f2", StringType)
      .add("f2", DoubleType)
    ))

然后使用from_json函数将允许您处理JSON字符串中的数据，请参考documentation，例如：

df.selectExpr("CAST(value AS STRING)")
  .select(from_json('json, schema).as("data"))

然后您可以通过使用withColumn和drop等结构化API替换列来开始屏蔽。

如果您不想定义整个架构，则可以考虑使用get_json_object。

屏蔽来自Kafka流的数据

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