从Spark Streaming DataFrame中删除(损坏)不符合模式的行(从Kafka传入的JSON数据)

在Spark Streaming中，可以使用DataFrame API来处理从Kafka传入的JSON数据，并删除不符合模式的行。下面是一个完善且全面的答案：

Spark Streaming是Apache Spark的一个组件，用于实时处理大规模数据流。它提供了一种高级抽象层，可以将实时数据流转换为连续的、可处理的数据流。在Spark Streaming中，可以使用DataFrame API来处理数据。

DataFrame是一种分布式数据集，以表格形式组织，具有丰富的数据操作功能。在处理从Kafka传入的JSON数据时，可以将数据流转换为DataFrame，并应用模式（Schema）来验证数据的结构和类型。

要从Spark Streaming DataFrame中删除不符合模式的行，可以使用filter操作。filter操作接受一个函数作为参数，该函数返回一个布尔值，用于判断行是否符合给定的条件。在这种情况下，我们可以编写一个函数来检查每一行是否符合JSON模式，如果不符合，则返回false，从而将其过滤掉。

以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark Streaming Example")
  .master("local[2]")
  .getOrCreate()

// 从Kafka读取JSON数据流
val kafkaDF = spark.readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
  .option("subscribe", "topic_name")
  .load()

// 将数据流转换为DataFrame
val jsonDF = kafkaDF.selectExpr("CAST(value AS STRING)").select(from_json($"value", schema).as("data"))
val filteredDF = jsonDF.filter(row => isValid(row.getAs[String]("data")))

// 定义一个函数来检查JSON数据是否符合模式
def isValid(json: String): Boolean = {
  // 在这里编写验证逻辑，判断JSON是否符合模式
}

// 输出结果到控制台
val query = filteredDF.writeStream
  .outputMode("append")
  .format("console")
  .start()

query.awaitTermination()

在上面的代码中，我们首先使用selectExpr将Kafka数据流转换为DataFrame，并使用from_json函数将JSON字符串解析为结构化的数据。然后，我们使用filter操作来过滤不符合模式的行，其中isValid函数用于检查JSON数据是否符合模式。

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