前言
介绍Spark SQL的JSON支持,这是我们在Databricks中开发的一个功能,可以在Spark中更容易查询和创建JSON数据。随着网络和移动应用程序的普及,JSON已经成为Web服务API以及长期存储的常用的交换格式。使用现有的工具,用户通常会使用复杂的管道来在分析系统中读取和写入JSON数据集。在Apache Spark 1.1中发布Spark SQL的JSON支持,在Apache Spark 1.2中增强,极大地简化了使用JSON数据的端到端体验。
很多时候,比如用structure streaming消费kafka数据,默认可能是得到key,value字段,key是偏移量,value是一个byte数组。很可能value其实是一个Json字符串。这个时候我们该如何用SQL操作这个json里的东西呢?另外,如果我处理完的数据,我想写入到kafka,但是我想把整条记录作为json格式写入到Kafka,又该怎么写这个SQL呢?
get_json_object
第一个就是get_json_object,具体用法如下:
select get_json_object('{"k": "foo", "v": 1.0}','$.k') as k
需要给定get_json_object 一个json字段名(或者字符串),然后通过类似jsonPath的方式去拿具体的值。
这个方法其实有点麻烦,如果要提取里面的是个字段,我就要写是个类似的东西,很复杂。
from_json
具体用法如下:
select a.k from ( select from_json('{"k": "foo", "v": 1.0}','k STRING, v STRING',map("","")) as a )
这个方法可以给json定义一个Schema,这样在使用时,就可以直接使用a.k这种方式了,会简化很多。
to_json
该方法可以把对应字段转化为json字符串,比如:
select to_json(struct(*)) AS value
可以把所有字段转化为json字符串,然后表示成value字段,接着你就可以把value字段写入Kafka了。是不是很简单。
处理具有大量字段的JSON数据集
JSON数据通常是半结构化、非固定结构的。将来,我们将扩展Spark SQL对JSON支持,以处理数据集中的每个对象可能具有相当不同的结构的情况。例如,考虑使用JSON字段来保存表示HTTP标头的键/值对的数据集。每个记录可能会引入新的标题类型,并为每个记录使用一个不同的列将产生一个非常宽的模式。我们计划支持自动检测这种情况,而是使用map类型。因此,每行可以包含Map,使得能够查询其键/值对。这样,Spark SQL将处理具有更少结构的JSON数据集,推动了基于SQL的系统可以处理的那种查询的边界。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
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