在读取镶木地板文件时，这是以下文件数据
|id |name |activegroup|
|1 |abc |[{"groupID":"5d","role":"admin","status":"A"},{"groupID":"58","role":"admin","status":"A"}]|
每个字段的数据类型
根
|--id : int
|--name : String
|--activegroup : String
activegroup列是字符串爆炸功能不起作用。以下是必需的输出
|id |name |groupID|role|status|
|1 |abc |5d |admin|A |
|1 |def |58 |admin|A |
帮助我在Spark Scala最新版本中解析以上内容
首先，您需要提取json模式：
val schema = schema_of_json(lit(df.select($"activeGroup").as[String].first))
一旦获得它，就可以将您的activegroup列（即String from_json）转换为json（），然后将explode其转换。
一旦该列为json，您可以使用以下命令提取其值 $"columnName.field"
val dfresult = df.withColumn("jsonColumn", explode(
from_json($"activegroup", schema)))
.select($"id", $"name",
$"jsonColumn.groupId" as "groupId",
$"jsonColumn.role" as "role",
$"jsonColumn.status" as "status")
如果要提取整个json并且元素名称可以，则可以使用*来完成：
val dfresult = df.withColumn("jsonColumn", explode(
from_json($"activegroup", schema)))
.select($"id", $"name", $"jsonColumn.*")
结果
+---+----+-------+-----+------+
| id|name|groupId| role|status|
+---+----+-------+-----+------+
| 1| abc| 5d|admin| A|
| 1| abc| 58|admin| A|
+---+----+-------+-----+------+
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