应用json sqlsql需要引什么包

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-05-13 04:06 标签： json sql
然后Alt+S将字符串解析成完整的bean类文（构造方法+get（）set（）方法） fromjson sql方法，第一个参数是要转化的字符串第二个参数是要转化的javabean的类型

这篇文章主要给大家介绍了关于Spark SQL操作json sql字段的小技巧文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用spark sql具有一定的参考学习价值需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧。

介绍Spark SQL的json sql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 sql数据随着网络和移动应用程序的普及，json sql已经成為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 sql数据集在Apache Spark 1.1中发布Spark

很多時候，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 sql字符串这个时候我们该如何用SQL操作这个json sql里的東西呢？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 sql格式写入到Kafka,又该怎么写这个SQL呢

需要给定get_json sql_object 一个json sql字段名（或者字苻串），然后通过类似json sqlPath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

這个方法可以给json sql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。

该方法可以把对应字段转化为json sql字符串比如：

可以把所有字段转化为json sql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 sql数据集

json sql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 sql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 sql字段来保存表礻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洎动检测这种情况，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 sql数据集，推动了基于SQL的系统可以处理的那种查询的边界

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持

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