将带有 JSON 对象数组的 Spark 数据框列转换为多行答案

【问题标题】：Convert an Spark dataframe columns with an array of JSON objects to multiple rows将带有 JSON 对象数组的 Spark 数据框列转换为多行
【发布时间】：2018-10-31 19:12:31
【问题描述】：

我有一个流式JSON数据，其结构可以用下面的案例类来描述

case class Hello(A: String, B: Array[Map[String, String]])

相同的样本数据如下

|  A    | B                                        |
|-------|------------------------------------------|
|  ABC  |  [{C:1, D:1}, {C:2, D:4}]                | 
|  XYZ  |  [{C:3, D :6}, {C:9, D:11}, {C:5, D:12}] |

我想把它改成

|   A   |  C  |  D   |
|-------|-----|------|
|  ABC  |  1  |  1   |
|  ABC  |  2  |  4   |
|  XYZ  |  3  |  6   |
|  XYZ  |  9  |  11  |
|  XYZ  |  5  |  12  |

任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： apache-spark apache-spark-sql spark-streaming

【解决方案1】：

随着问题的演变，我将原始答案留在那里，这解决了最后一个问题。

重要的一点，下面提到的输入现在可以满足：

val df0 = Seq (
            ("ABC", List(Map("C" -> "1", "D" -> "2"), Map("C" -> "3", "D" -> "4"))),
            ("XYZ", List(Map("C" -> "44", "D" -> "55"), Map("C" -> "188", "D" -> "199"), Map("C" -> "88", "D" -> "99")))
              )
             .toDF("A", "B")

也可以这样做，不过接下来需要为此修改脚本，虽然微不足道：

val df0 = Seq (
           ("ABC", List(Map("C" -> "1",  "D" -> "2"))), 
           ("ABC", List(Map("C" -> "44", "D" -> "55"))),
           ("XYZ", List(Map("C" -> "11", "D" -> "22")))
              )
            .toDF("A", "B")

然后按照请求的格式：

val df1 = df0.select($"A", explode($"B")).toDF("A", "Bn")

val df2 = df1.withColumn("SeqNum", monotonically_increasing_id()).toDF("A", "Bn", "SeqNum") 

val df3 = df2.select($"A", explode($"Bn"), $"SeqNum").toDF("A", "B", "C", "SeqNum")

val df4 = df3.withColumn("dummy", concat( $"SeqNum", lit("||"), $"A"))

val df5 = df4.select($"dummy", $"B", $"C").groupBy("dummy").pivot("B").agg(first($"C")) 

val df6 = df5.withColumn("A", substring_index(col("dummy"), "||", -1)).drop("dummy")

df6.show(false)

+---+---+---+
|C  |D  |A  |
+---+---+---+
|3  |4  |ABC|
|1  |2  |ABC|
|88 |99 |XYZ|
|188|199|XYZ|
|44 |55 |XYZ|
+---+---+---+

您可以对列重新排序。

【讨论】：

@thebluephanton 谢谢你完美的工作。再次感谢您的耐心等待。

【解决方案2】：

不确定是否是最佳方法，但可以分两步完成。将您的案例类放在一边，以下内容：

import org.apache.spark.sql.functions._
//case class ComponentPlacement(A: String, B: Array[Map[String, String]])
val df = Seq (
              ("ABC", List(Map("C" -> "1",  "D" -> "2"))),
              ("XYZ", List(Map("C" -> "11", "D" -> "22")))
             ).toDF("A", "B")

val df2 = df.select($"A", explode($"B")).toDF("A", "Bn")

val df3 = df2.select($"A", explode($"Bn")).toDF("A", "B", "C")

val df4 = df3.select($"A", $"B", $"C").groupBy("A").pivot("B").agg(first($"C"))

+---+---+---+
|  A|  C|  D|
+---+---+---+
|XYZ| 11| 22|
|ABC|  1|  2|
+---+---+---+

【讨论】：