Я пытался собрать несколько полей в наборе данных и преобразовать их в формат массива json. Я использовал concat_ws и подсвеченные функции, чтобы вручную добавить разделитель ":". Я уверен, что для этого должен быть лучший способ, вот код, который я пробовал до сих пор, я использую версию spark 2.0.1, так что не повезло с функцией to_json.
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.col
import org.apache.spark.sql.functions.collect_list
import org.apache.spark.sql.functions.concat_ws
import org.apache.spark.sql.functions.lit
import org.apache.spark.sql.functions.struct
import org.apache.spark.sql.functions.udf
object Zipper {
val warehouseLocation = "file:///${system:user.dir}//spark-warehouse"
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("jsonconvert")
.config("spark.master", "local")
.config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)
.getOrCreate()
import spark.implicits._
def main(args: Array[String]) = {
val df = Seq(
("john", "tomato", 1.99),
("john", "carrot", 0.45),
("bill", "apple", 0.99),
("john", "banana", 1.29),
("bill", "taco", 2.59)
).toDF("name", "food", "price")
df.show(false)
df.groupBy($"name")
.agg(collect_list(struct(concat_ws(":",lit("food"),$"food"),concat_ws(":",lit("price"),$"price"))).as("foods"))
.show(false)
}
}
+----+------------------------------------------------------------------------------+
|name|foods |
+----+------------------------------------------------------------------------------+
|john|[[food:tomato,price:1.99], [food:carrot,price:0.45], [food:banana,price:1.29]]|
|bill|[[food:apple,price:0.99], [food:taco,price:2.59]] |
+----+------------------------------------------------------------------------------+
Ожидаемый результат
+----+------------------------------------------------------------------------------+
|name|foods |
+----+------------------------------------------------------------------------------+
|john|[{"food":"tomato","price":1.99}, {"food":"carrot","price":0.45}, {"food":"banana","price":1.29}]|
|bill|[{"food":"apple","price":0.99}, {"food":"taco","price":2.59}] |
+----+---------------------------------------------------------------------------