Spark使用DataFrame读取复杂JSON中的嵌套数组

Posted 2021-04-30 玩大数据的snoopy

所周知，在早期Spark版本中就已经支持读取Json格式的数据文件，并能够直接转换为数据库表，以方便我们进行处理数据，在本篇文章中我们将介绍如何通过Spark API很简单地读取Json数据，并进一步讲解，读取复杂Json中的嵌套数组。

本次使用的各个组件版本设定如下：

Spark： 2.1.0

Scala 2.11.8

Hadoop 2.6.2

加载Json数据

我们可以简单地通过SQLContext读取Json文件

val dfSQLContext = sqlContext.read.json("/user/hadoop/flume/my_crawler_jd_report/*/*")

或者通过SparkSession读取Json文件

val dfSparkSession = spark.read.json("/user/hadoop/flume/my_crawler_jd_report/*/*")

以上两种方式读取的结果是一样的

scala> val dfSQLContext = sqlContext.read.json("/user/hadoop/flume/my_crawler_jd_report/*/*")
dfSQLContext: org.apache.spark.sql.DataFrame = [addTime: string, channel: string ... 3 more fields]
scala> val dfSparkSession = spark.read.json("/user/hadoop/flume/my_crawler_jd_report/*/*")
dfSparkSession: org.apache.spark.sql.DataFrame = [addTime: string, channel: string ... 3 more fields]

现在我们来看下整个Json的数据结构

scala> dfSparkSession.printSchema
root
 |-- addTime: string
 |-- channel: string
 |-- consume_time: string
 |-- message: struct
 |    |-- addressInfo: array
 |    |    |-- element: struct
 |    |    |    |-- address: string
 |    |    |    |-- addressLabel: string
 |    |    |    |-- consignee: string
 |    |    |    |-- email: string
 |    |    |    |-- phoneNumber : string
 |    |    |    |-- region: string
 |    |-- certifyInfo: struct
 |    |    ...结构比较复杂，此处省略
 |-- sUserId: string (nullable = true)

嵌套数组结构

打平/分解数组

如果Json对象中包含了数组结构，我们应该如何访问到数组中的元素呢？有一种方法就是直接将这条数据中的数组打平成多条数据，也就是一条记录拆分成多条记录，在这里我们可以直接通过explode()函数实现

scala> val dfDetails = dfSQLContext.select(dfSQLContext("sUserId"),explode(dfSQLContext("message.addressInfo"))).toDF("userid","addressInfo")
scala> dfDetails.printSchema
root
 |-- userid: string
 |-- addressInfo: struct
 |    |-- address: string
 |    |-- addressLabel: string
 |    |-- consignee: string
 |    |-- email: string
 |    |-- phoneNumber : string
 |    |-- region: string
 |    |-- telephoneNumber: string

现在我们已经将addressInfo打平成一条条记录，不再是数组结构的数据了。

scala> val dfDetailsAddress = dfDetails.select("addressInfo.address")
scala> dfDetailsAddress.show(10)
+--------------------+
|             address|
+--------------------+
|师大京东派|
|障岗村广东青年职业学院|
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|燕岭路89号燕侨大厦407室翰墨教育|
|广东财经大学华商学院-华商路1号|
|蓬馨园西二栋203|
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|大园街十一巷九号一楼|
|玉亭镇百湖凤凰溪35号|
+--------------------+
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参考文献

explode()

http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.functions$@explode(e:org.apache.spark.sql.Column):org.apache.spark.sql.Column

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