SELECT "[{'id':1,'name':'abc'},{'id':1,'name':'abc'}]" AS js
+---------------------------------------------+
|js |
+---------------------------------------------+
|[{'id':1,'name':'abc'},{'id':1,'name':'abc'}]|
+---------------------------------------------+
可以看到，数据的内容是一个json的数组，这个数组里面有两个json对象，那么如何解析这个数据呢？
-
强行解析这个字符串数据
select get_json_object(col,"$.id") as id,
get_json_object(col,"$.name") as name
from (select explode(split(replace(replace(replace(js,"[",""),"]",""),"},{","}~{"),"~")) as col
from df)
先通过sql的字符串处理函数，将这个sql变成json对象数组，再利用explode将这个json对象数组炸开成多行数据（每行数据一个json对象）
再从这个表中将数据提取出来：
+---+----+
|id |name|
+---+----+
|1 |abc |
|1 |abc |
+---+----+
2.进阶版
推荐使用这种方式去解析json的json对象字符串数组
select
json_tuple(t,'id','name') as (id,name)
from (
select explode(from_json(js,'array<string>')) as t from df
得到的结果为:
+---+----+
|id |name|
+---+----+
|1 |abc |
|1 |abc |
+---+----+
这种方式简洁明了的可以处理掉这个spark sql读取json的数组json对象的字符串。
致此，问题解决~
如果大佬们有神其它好的指导意见或者学习建议，请在下方评论区中留言交流。谢谢大佬~
Spark Sql读取字符串数组开门见山样例数据：造数sql:df:SELECT "[{'id':1,'name':'abc'},{'id':1,'name':'abc'}]" AS js+---------------------------------------------+|js |+---------------------------------------------+|[{'id':1,'
val items = "[{\"skuId\": \"100101\", \"quantity\": 1},{\"skuId\": \"100104\", \"quantity\": 2}]"
假设dataframe中只有items一个字段，且为string类型，字段内容如上。那么现在的需求是希望能够获取到skuId和quantity的值。
data_day_df.index.get_loc(current_kline.open_time, method='backfill')
open_time为当前的日线级数据。运算后得到周线数据。
sparksql解析json格式的数据源
首先，获取操作sparkSql的SparkSession操作实例：
val session = SparkSession.builder()
.master(“local[*]”)
.appName(this.getClass.getSimpleName)
.getOrCreate()
// 导入隐式转换和functions
import session.implicits._
import org.apache.spark.s
Spark SQL可以自动推断JSON文件的Schema，并将其加载为DataFrame。在加载和写入JSON文件时，除了可以使用load()方法和save()方法外，还可以直接使用Spark SQL内置的json()方法。该方法不仅可以读写JSON文件，还可以将Dataset[String]类型的数据集转为DataFrame。
需要注意的是，要想成功地将一个JSON文件加载为DataFrame，JSON文件的每一行必须包含一个独立有效的JSON对象，而不能将一个JSON对象分散在多行。创建user.jso
Hive和Spark SQL都可以解析JSON对象和JSON数组。
在Hive中，可以使用get_json_object函数来解析JSON对象和JSON数组。例如，假设有一个名为json_data的表，其中包含一个名为json_column的JSON列，可以使用以下语句来获取JSON对象中的特定字段：
SELECT get_json_object(json_column, '$.field_name') FROM json_data;
其中，$.field_name是JSON对象中要获取的字段的路径。
要获取JSON数组中的特定元素，可以使用json_tuple函数。例如，假设JSON数组包含名为field1和field2的两个字段，可以使用以下语句来获取第一个元素中的这两个字段的值：
SELECT json_tuple(json_column[0], 'field1', 'field2') FROM json_data;
在Spark SQL中，可以使用from_json函数来解析JSON对象和JSON数组。例如，假设有一个名为json_data的DataFrame，其中包含一个名为json_column的JSON列，可以使用以下语句来获取JSON对象中的特定字段：
SELECT from_json(json_column, '$.field_name') FROM json_data;
要获取JSON数组中的特定元素，可以使用explode函数。例如，假设JSON数组包含名为field1和field2的两个字段，可以使用以下语句来获取所有元素中的这两个字段的值：
SELECT explode(from_json(json_column, 'array<struct<field1:string,field2:string>>')).* FROM json_data;
其中，'array<struct<field1:string,field2:string>>'指定JSON数组的结构。
gitlab reconfigure 卡住 ruby_block[wait for redis service socket] action run
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Python:设置 Pandas的dataFrame的index索引起始值为1
山茶花开时。:
Hive 3.0.0 的安装（图文教程）
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Hive 3.0.0 的安装（图文教程）
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AirFlow的Scheduling的start_date解释
芹菜学长:
