Spark SQL操作JSON字段的小技巧
前言
介绍Spark SQL的JSON支持，这是我们在Databricks中开发的一个功能，可以在Spark中更容易查询和创建JSON数据。随着网络和移动应用程序的普及，JSON已经成为Web服务API以及长期存储的常用的交换格式。使用现有的工具，用户通常会使用复杂的管道来在分析系统中读取和写入JSON数据集。在Apache Spark 1.1中发布Spark SQL的JSON支持，在Apache Spark 1.2中增强，极大地简化了使用JSON数据的端到端体验。
很多时候，比如用structure streaming消费kafka数据，默认可能是得到key,value字段，key是偏移量，value是一个byte数组。很可能value其实是一个Json字符串。这个时候我们该如何用SQL操作这个json里的东西呢？另外，如果我处理完的数据，我想写入到kafka,但是我想把整条记录作为json格式写入到Kafka,又该怎么写这个SQL呢？
get_json_object
第一个就是get_json_object，具体用法如下：
select get_json_object('{"k": "foo", "v": 1.0}','$.k') as k需要给定get_json_object 一个json字段名（或者字符串），然后通过类似jsonPath的方式去拿具体的值。
这个方法其实有点麻烦，如果要提取里面的是个字段，我就要写是个类似的东西，很复杂。
from_json
具体用法如下：
select a.k from (
select from_json('{"k": "foo", "v": 1.0}','k STRING, v STRING',map("","")) as a
)这个方法可以给json定义一个Schema,这样在使用时，就可以直接使用a.k这种方式了，会简化很多。
to_json
该方法可以把对应字段转化为json字符串，比如：
select to_json(struct(*)) AS value
可以把所有字段转化为json字符串，然后表示成value字段，接着你就可以把value字段写入Kafka了。是不是很简单。
处理具有大量字段的JSON数据集
JSON数据通常是半结构化、非固定结构的。将来，我们将扩展Spark SQL对JSON支持，以处理数据集中的每个对象可能具有相当不同的结构的情况。例如，考虑使用JSON字段来保存表示HTTP标头的键/值对的数据集。每个记录可能会引入新的标题类型，并为每个记录使用一个不同的列将产生一个非常宽的模式。我们计划支持自动检测这种情况，而是使用map类型。因此，每行可以包含Map，使得能够查询其键/值对。这样，Spark SQL将处理具有更少结构的JSON数据集，推动了基于SQL的系统可以处理的那种查询的边界。
总结