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, 'STRUCT<name: 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, 'STRUCT<name: STRING, info: STRUCT<age: 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, 'ARRAY<STRUCT<name: 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, 'STRUCT<name: STRING, info: STRUCT<age: 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, 'STRUCT<name: 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, 'STRUCT<name: 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, 'STRUCT<name: 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, 'STRUCT<name: 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, 'STRUCT<name: 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（multiLine=false，无法解析多行JSON）：

SELECT from_json(json_string, 'STRUCT<name: STRING, age: INT>', map('multiLine', 'false')) AS parsed
FROM json_table;

输出：

+----------------+
|parsed          |
+----------------+
|null            |
+----------------+

SQL查询（multiLine=true，支持多行JSON）：

SELECT from_json(json_string, 'STRUCT<name: 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, 'STRUCT<name: 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, 'STRUCT<name: 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 comment"age": 25
}

SQL查询：

SELECT from_json(json_string, 'STRUCT<name: 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。

---