过滤spark dataframe中的json数组数据

过滤Spark DataFrame中的JSON数组数据可以通过使用Spark SQL的内置函数和表达式来实现。下面是一个完善且全面的答案：

在Spark中，可以使用explode函数将JSON数组展开为多行数据，然后使用filter函数进行过滤。假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为data的列，该列包含JSON数组数据。

首先，我们需要导入相关的Spark SQL函数：

from pyspark.sql.functions import explode, col

然后，我们可以使用explode函数将JSON数组展开为多行数据，并使用filter函数进行过滤。假设我们要过滤掉data列中包含特定值的行，可以使用以下代码：

filtered_df = df.select(explode(col("data")).alias("data")).filter("data <> '特定值'")

上述代码中，explode(col("data")).alias("data")将data列中的JSON数组展开为多行，并将展开后的数据列命名为data。然后，使用filter函数过滤掉data列中等于特定值的行。

如果要过滤掉包含特定键值对的行，可以使用filter函数结合Spark SQL的表达式来实现。假设我们要过滤掉data列中包含键名为key，键值为value的行，可以使用以下代码：

filtered_df = df.select(explode(col("data")).alias("data")).filter("data.key <> 'value'")

上述代码中，filter("data.key <> 'value'")使用Spark SQL的表达式过滤掉data列中键名为key，键值为value的行。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式可能因您使用的Spark版本和具体需求而有所不同。