Spark DataFrame解析json字符串

近期在做Spark Streaming方面的测试，从Kafka中实时取数据。此时接收到的数据是一段json数组形式的字符串，那么就需要将其解析为DataFrame的行数据，以方便进行实时运算。下面的代码示例演示了如何实现这个功能，因为比较简单，就多作说明了。

假设初始的字符串是：[{"a":1,"b":2},{"a":3,"b":4},{"a":5,"b":6},{"a":7,"b":8}]，最终将其解析为下面的DataFrame：

# coding=utf-8
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import types as T
from pyspark.sql import functions as F

spark = SparkSession.builder\
    .master("local[*]")\
    .appName("test.dataframe")\
    .getOrCreate()

# 第1步，加载数据，默认为字符串类型的单列，列名为value
data = ['[{"a":1,"b":2},{"a":3,"b":4},{"a":5,"b":6},{"a":7,"b":8}]']
df = spark.createDataFrame(data, T.StringType())
df.printSchema()
df.show()

schema = T.ArrayType(T.StructType([
    T.StructField("a", T.IntegerType()),
    T.StructField("b", T.IntegerType())
]))

# 第2步，将列转为数组类型
df = df.select(F.from_json(df["value"], schema).alias("json"))
df.printSchema()
df.show()

# 第3步，将列转为Struct类型
df = df.select(F.explode(df["json"]).alias("col"));
df.printSchema()
df.show()

# 第4步，对Struct进行拆分
col = df["col"]
df = df.withColumn("a", col["a"]) \
    .withColumn("b", col["b"]) \
    .drop("col")
df.printSchema()
df.show()

print "success"

df.show()只显示了struct的字段值，没有显示字段名称，并且用[]，而不是{}来代表Struct，所以看上去像是一个数组

其执行结果如下：

# $SPARK_HOME/bin/spark-submit /data/pyjobs/sample/dataframe-json.py
root
 |-- value: string (nullable = true)

+--------------------+
|               value|
+--------------------+
|[{"a":1,"b":2},{"...|
+--------------------+

root
 |-- json: array (nullable = true)
 |    |-- element: struct (containsNull = true)
 |    |    |-- a: integer (nullable = true)
 |    |    |-- b: integer (nullable = true)

+--------------------+
|                json|
+--------------------+
|[[1, 2], [3, 4], ...|
+--------------------+

root
 |-- col: struct (nullable = true)
 |    |-- a: integer (nullable = true)
 |    |-- b: integer (nullable = true)

+------+
|   col|
+------+
|[1, 2]|
|[3, 4]|
|[5, 6]|
|[7, 8]|
+------+

root
 |-- a: integer (nullable = true)
 |-- b: integer (nullable = true)

+---+---+
|  a|  b|
+---+---+
|  1|  2|
|  3|  4|
|  5|  6|
|  7|  8|
+---+---+

success

感谢阅读，希望这篇文章能给你带来帮助！