Spark SQL中怎么操作JSON字段，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

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get_json_object

第一個就是get_json_object，具體用法如下：

select get_json_object('{"k": "foo", "v": 1.0}','$.k') as k

需要給定get_json_object 一個json字段名（或者字符串），然后通過類似jsonPath的方式去拿具體的值。
這個方法其實(shí)有點(diǎn)麻煩，如果要提取里面的是個字段，我就要寫是個類似的東西，很復(fù)雜。

from_json

具體用法如下：

select a.k from (
select from_json('{"k": "foo", "v": 1.0}','k STRING, v STRING',map("","")) as a
)

這個方法可以給json定義一個Schema,這樣在使用時，就可以直接使用a.k這種方式了，會簡化很多。

to_json

該方法可以把對應(yīng)字段轉(zhuǎn)化為json字符串，比如：

select to_json(struct(*)) AS value

可以把所有字段轉(zhuǎn)化為json字符串，然后表示成value字段，接著你就可以把value字段寫入Kafka了。是不是很簡單。

處理具有大量字段的JSON數(shù)據(jù)集

JSON數(shù)據(jù)通常是半結(jié)構(gòu)化、非固定結(jié)構(gòu)的。將來，我們將擴(kuò)展Spark SQL對JSON支持，以處理數(shù)據(jù)集中的每個對象可能具有相當(dāng)不同的結(jié)構(gòu)的情況。例如，考慮使用JSON字段來保存表示HTTP標(biāo)頭的鍵/值對的數(shù)據(jù)集。每個記錄可能會引入新的標(biāo)題類型，并為每個記錄使用一個不同的列將產(chǎn)生一個非常寬的模式。我們計(jì)劃支持自動檢測這種情況，而是使用map類型。因此，每行可以包含Map，使得能夠查詢其鍵/值對。這樣，Spark SQL將處理具有更少結(jié)構(gòu)的JSON數(shù)據(jù)集，推動了基于SQL的系統(tǒng)可以處理的那種查詢的邊界。

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