网站打开速度概念,注册营业执照网上申请入口,织梦 网站名称,wordpress制作自定义页面的方法Spark SQL中的from_json函数详解
在Spark SQL中#xff0c;from_json是一个用于解析JSON数据的函数#xff0c;主要用于将JSON格式的字符串解析为结构化的数据#xff08;即StructType或其他Spark SQL数据类型#xff09;。这个函数在处理半结构化数据#xff08;如JSON日…Spark SQL中的from_json函数详解
在Spark SQL中from_json是一个用于解析JSON数据的函数主要用于将JSON格式的字符串解析为结构化的数据即StructType或其他Spark SQL数据类型。这个函数在处理半结构化数据如JSON日志、嵌套结构数据时非常有用。
1. 基本用法
from_json的主要作用是将JSON字符串解析为指定的Spark SQL数据类型如StructType、ArrayType等。通常与schema模式定义结合使用明确解析后数据的结构。
语法
from_json(json_string, schema [, options])json_string要解析的JSON字符串。schema定义JSON数据结构的模式可以是StructType、ArrayType等。options可选用于指定解析选项如是否允许解析失败、空值处理等。
2. 数据结构内容Schema 定义
from_json函数需要明确的模式定义schema以便将JSON字符串解析为结构化数据。模式可以是以下几种Spark SQL数据类型
2.1 基本数据类型
StringType字符串IntegerType整数LongType长整型DoubleType双精度浮点型BooleanType布尔值TimestampType时间戳DateType日期
2.2 复杂数据类型
StructType结构体类似于JSON对象。ArrayType数组类似于JSON数组。MapType键值对类似于JSON中的键值结构。
3. 使用示例
3.1 示例解析简单JSON
JSON数据
{name: Alice, age: 25}SQL实现
CREATE OR REPLACE TEMP VIEW json_table AS
SELECT {name: Alice, age: 25} AS json_string;SELECT from_json(json_string, STRUCTname: STRING, age: INT) AS parsed
FROM json_table;输出结果
----------------
|parsed |
----------------
|{Alice, 25} |
----------------3.2 示例解析嵌套JSON
JSON数据
{name: Alice,info: {age: 25,city: New York}
}SQL实现
CREATE OR REPLACE TEMP VIEW json_table AS
SELECT {name: Alice, info: {age: 25, city: New York}} AS json_string;SELECT from_json(json_string, STRUCTname: STRING, info: STRUCTage: INT, city: STRING) AS parsed
FROM json_table;输出结果
-------------------------
|parsed |
-------------------------
|{Alice, {25, New York}} |
-------------------------3.3 示例解析JSON数组
JSON数据
[{name: Alice, age: 25},{name: Bob, age: 30}
]SQL实现
CREATE OR REPLACE TEMP VIEW json_table AS
SELECT [{name: Alice, age: 25}, {name: Bob, age: 30}] AS json_string;SELECT from_json(json_string, ARRAYSTRUCTname: STRING, age: INT) AS parsed
FROM json_table;输出结果
--------------------------
|parsed |
--------------------------
|[{Alice, 25}, {Bob, 30}] |
--------------------------3.4 示例解析并提取嵌套字段
JSON数据
{name: Alice,info: {age: 25,city: New York}
}SQL实现
CREATE OR REPLACE TEMP VIEW json_table AS
SELECT {name: Alice, info: {age: 25, city: New York}} AS json_string;SELECT parsed.name AS name,parsed.info.age AS age,parsed.info.city AS city
FROM (SELECT from_json(json_string, STRUCTname: STRING, info: STRUCTage: INT, city: STRING) AS parsedFROM json_table
);输出结果
--------------------
|name |age|city |
--------------------
|Alice |25 |New York |
--------------------4. 常见选项Options
以下是from_json中支持的常见options参数以及它们的详细说明和使用案例。
4.1 常见 Options 参数
mode控制解析模式PERMISSIVE、DROPMALFORMED或FAILFAST默认值PERMISSIVE。columnNameOfCorruptRecord如果解析失败存储错误记录的列名默认值空值无默认值。timestampFormat指定时间戳格式默认值yyyy-MM-dd’T’HH:mm:ss.SSSXXX。dateFormat指定日期格式默认值yyyy-MM-dd。multiLine是否允许JSON跨行即多行JSON默认值false。allowUnquotedFieldNames是否允许字段名不使用引号默认值false。allowSingleQuotes是否允许字段名和字符串值使用单引号默认值true。allowNumericLeadingZeros是否允许数字前置零默认值false。allowBackslashEscapingAnyCharacter是否允许反斜杠转义任意字符默认值false。allowComments是否允许JSON中存在注释如//或/* */默认值false。
4.2 Options 参数详细解析与案例
4.2.1 mode
mode用于控制解析模式支持以下三种模式
PERMISSIVE默认尝试解析尽可能多的数据。如果某些JSON数据解析失败Spark会将失败的记录存储在_corrupt_record列中。DROPMALFORMED丢弃所有解析失败的记录。FAILFAST如果发现解析错误则直接抛出异常停止执行。
案例mode参数
JSON数据
{name: Alice, age: 25}
{name: Bob, age: invalid}
{name: Charlie}SQL查询
SELECT from_json(json_string, STRUCTname: STRING, age: INT, map(mode, PERMISSIVE)) AS parsed
FROM json_table;输出PERMISSIVE模式失败的记录存储在_corrupt_record
----------------
|parsed |
----------------
|{Alice, 25} |
|null |
|null |
----------------如果使用DROPMALFORMED
SELECT from_json(json_string, STRUCTname: STRING, age: INT, map(mode, DROPMALFORMED)) AS parsed
FROM json_table;输出解析失败的记录被丢弃
----------------
|parsed |
----------------
|{Alice, 25} |
----------------如果使用FAILFAST
SELECT from_json(json_string, STRUCTname: STRING, age: INT, map(mode, FAILFAST)) AS parsed
FROM json_table;输出Spark会抛出解析失败的异常。
4.2.2 columnNameOfCorruptRecord
指定存储解析失败记录的列名。如果设置了该选项解析失败的JSON会存储在指定的列中而不是默认的_corrupt_record列。
案例columnNameOfCorruptRecord
JSON数据
{name: Alice, age: 25}
{name: Bob, age: invalid}SQL查询
SELECT from_json(json_string, STRUCTname: STRING, age: INT, map(columnNameOfCorruptRecord, error_record)) AS parsed
FROM json_table;输出
-----------------------------------
|parsed |error_record |
-----------------------------------
|{Alice, 25} |null |
|null |{name: Bob,...}|
-----------------------------------4.2.3 timestampFormat 和 dateFormat
用于指定时间戳和日期字段的解析格式。
案例timestampFormat 和 dateFormat
JSON数据
{name: Alice, timestamp: 2023-01-01T12:00:00, birth_date: 1990-01-01}SQL查询
SELECT from_json(json_string, STRUCTname: STRING, timestamp: TIMESTAMP, birth_date: DATE, map(timestampFormat, yyyy-MM-dd\T\HH:mm:ss, dateFormat, yyyy-MM-dd)) AS parsed
FROM json_table;输出
-------------------------------
|parsed |
-------------------------------
|{Alice, 2023-01-01 12:00:00, 1990-01-01}|
-------------------------------4.2.4 multiLine
指定是否允许JSON数据跨多行。默认值为false。
案例multiLine
JSON数据
{name: Alice,age: 25
}SQL查询multiLinefalse无法解析多行JSON
SELECT from_json(json_string, STRUCTname: STRING, age: INT, map(multiLine, false)) AS parsed
FROM json_table;输出
----------------
|parsed |
----------------
|null |
----------------SQL查询multiLinetrue支持多行JSON
SELECT from_json(json_string, STRUCTname: STRING, age: INT, map(multiLine, true)) AS parsed
FROM json_table;输出
----------------
|parsed |
----------------
|{Alice, 25} |
----------------4.2.5 allowUnquotedFieldNames
允许JSON中的字段名不加引号。
案例allowUnquotedFieldNames
JSON数据
{name: Alice, age: 25}SQL查询
SELECT from_json(json_string, STRUCTname: STRING, age: INT, map(allowUnquotedFieldNames, true)) AS parsed
FROM json_table;输出
----------------
|parsed |
----------------
|{Alice, 25} |
----------------4.2.6 allowSingleQuotes
允许JSON中的字段名和字符串值使用单引号。
案例allowSingleQuotes
JSON数据
{name: Alice, age: 25}SQL查询
SELECT from_json(json_string, STRUCTname: STRING, age: INT, map(allowSingleQuotes, true)) AS parsed
FROM json_table;输出
----------------
|parsed |
----------------
|{Alice, 25} |
----------------4.2.7 allowComments
允许JSON数据中包含注释如//或/* */。
案例allowComments
JSON数据
{name: Alice, // This is a commentage: 25
}SQL查询
SELECT from_json(json_string, STRUCTname: STRING, age: INT, map(allowComments, true)) AS parsed
FROM json_table;输出
----------------
|parsed |
----------------
|{Alice, 25} |
----------------4.3 Options参数总结
from_json的options参数提供了灵活的JSON解析配置适用于各种复杂或非标准的JSON数据场景。以下是常用场景的总结
容错性控制使用mode和columnNameOfCorruptRecord。时间和日期解析使用timestampFormat和dateFormat。非标准JSON支持使用multiLine、allowUnquotedFieldNames、allowSingleQuotes、allowComments等。
5. from_json总结
from_json是Spark SQL中处理JSON数据的核心工具它的核心是通过指定的schema将JSON字符串解析为结构化数据。通过灵活定义StructType、ArrayType等模式可以处理简单到复杂的JSON数据结构。如果你有具体的JSON数据或使用场景可以提供详细信息我可以进一步帮助你解析和定义适合的schema from_json处理完后我们对拿到的结果可能还要关联的内容spark sql 对struct、array、map类型的函数操作这样能更加方便对字符串的解析。
