如何使用scala spark将JSON数组拆分成多个JSON

使用Scala Spark将JSON数组拆分成多个JSON可以通过以下步骤实现：

导入必要的Spark相关库和JSON处理库：

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

创建SparkSession对象：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("JSON Array Split")
  .getOrCreate()

定义JSON数组的模式（schema）：

val schema = ArrayType(StructType(Seq(
  StructField("id", StringType),
  StructField("name", StringType),
  StructField("age", IntegerType)
)))

加载包含JSON数组的文件或创建DataFrame：

val jsonFile = spark.read.text("path/to/json/file.json")
val jsonArray = jsonFile.select(from_json(col("value"), schema).as("jsonArray"))

使用explode函数将JSON数组拆分成多行：

val explodedDF = jsonArray.select(explode(col("jsonArray")).as("json"))

提取拆分后的JSON字段：

val resultDF = explodedDF.select(
  col("json.id").as("id"),
  col("json.name").as("name"),
  col("json.age").as("age")
)

可以选择将结果保存到文件或进行其他处理：

resultDF.write.json("path/to/output/file.json")

完整代码示例：

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

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("JSON Array Split")
  .getOrCreate()

val schema = ArrayType(StructType(Seq(
  StructField("id", StringType),
  StructField("name", StringType),
  StructField("age", IntegerType)
)))

val jsonFile = spark.read.text("path/to/json/file.json")
val jsonArray = jsonFile.select(from_json(col("value"), schema).as("jsonArray"))

val explodedDF = jsonArray.select(explode(col("jsonArray")).as("json"))

val resultDF = explodedDF.select(
  col("json.id").as("id"),
  col("json.name").as("name"),
  col("json.age").as("age")
)

resultDF.write.json("path/to/output/file.json")

这个方法可以将一个包含JSON数组的文件拆分成多个JSON，并提取出每个JSON的字段。适用于需要对JSON数组进行进一步处理或分析的场景。

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