Для распарсивания вложенного JSON с помощью Spark.sql или Spark.Dataframe вы можете использовать функции и методы, предоставляемые Spark SQL API. Давайте рассмотрим пример пошагово.
- Загрузите JSON-файл в DataFrame. Вы можете сделать это с помощью метода
spark.read.json(). Например, если ваш JSON-файл называется "data.json" и находится в директории "/path/to/file", код может выглядеть следующим образом:
df = spark.read.json("/path/to/file/data.json")
- Если ваш JSON содержит вложенные структуры данных, вы можете выбрать их в DataFrame, используя функцию
selectExpr()и языковое выражение SQL. Например, если ваш JSON содержит вложенное поле "address", и вы хотите распарсить его поля "street" и "city", код может выглядеть так:
df = df.selectExpr("address.street as street", "address.city as city", "*")
- Вы можете создать временную таблицу на основе DataFrame, используя метод
createOrReplaceTempView(). Это позволит вам использовать SQL-запросы для работы с данными. Например:
df.createOrReplaceTempView("myTable")
- Теперь вы можете использовать SQL-запросы для манипулирования данными в вашей таблице в JSON-формате. Например:
result = spark.sql("SELECT city, COUNT(*) as count FROM myTable GROUP BY city")
- Если вы хотите сохранить результат в реляционном формате, вы можете использовать метод
write.format().save(). Например, если вы хотите сохранить результат в формате Parquet, код может выглядеть следующим образом:
result.write.format("parquet").save("/path/to/save/result")
Таким образом, вы можете распарсить вложенный JSON с помощью Spark.sql и Spark.Dataframe, и сохранить результат в реляционном формате.