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需要根據(jù) 1 列的值在數(shù)據(jù)集的列中設(shè)置值

需要根據(jù) 1 列的值在數(shù)據(jù)集的列中設(shè)置值

HUH函數(shù) 2023-01-05 17:25:08
我有一個(gè)Dataset<Row>在java中。我需要讀取 1 列的值,它是一個(gè) JSON 字符串,解析它,并根據(jù)解析的 JSON 值設(shè)置其他幾個(gè)列的值。我的數(shù)據(jù)集如下所示:|json                     | name|  age |======================================== | "{'a':'john', 'b': 23}" | null| null |----------------------------------------| "{'a':'joe', 'b': 25}"  | null| null |----------------------------------------| "{'a':'zack'}"          | null| null |----------------------------------------我需要這樣做:|json                     | name  |  age |======================================== | "{'a':'john', 'b': 23}" | 'john'| 23 |----------------------------------------| "{'a':'joe', 'b': 25}"  | 'joe' | 25 |----------------------------------------| "{'a':'zack'}"          | 'zack'|null|----------------------------------------我無法找到一種方法來做到這一點(diǎn)。請(qǐng)幫助代碼。
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2 回答

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繁星點(diǎn)點(diǎn)滴滴

TA貢獻(xiàn)1803條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊

get_json_objectSpark 中存在一個(gè)函數(shù)。建議,您有一個(gè)名為 的數(shù)據(jù)框df,您可以選擇這種方式來解決您的問題:

df.selectExpr("get_json_object(json, '$.a') as name", "get_json_object(json, '$.b') as age" )

但首先,確保你的json屬性有雙引號(hào)而不是單引號(hào)。

注意: 這里有完整的 Spark SQL 函數(shù)列表。我正在大量使用它??紤]將其添加到書簽和不時(shí)參考。


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反對(duì) 回復(fù) 2023-01-05
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大話西游666

TA貢獻(xiàn)1817條經(jīng)驗(yàn) 獲得超14個(gè)贊

你可以使用 UDF


def parseName(json: String): String = ??? // parse json

val parseNameUDF = udf[String, String](parseName)


def parseAge(json: String): Int = ??? // parse json

val parseAgeUDF = udf[Int, String](parseAge)


dataFrame

.withColumn("name", parseNameUDF(dataFrame("json")))

.withColumn("age", parseAgeUDF(dataFrame("json")))


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反對(duì) 回復(fù) 2023-01-05
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