在pyspark的StructStreaming中；如何将DataFrame中的每一行(json格式的字符串)转换为多列

在pyspark的StructStreaming中，可以使用from_json函数将DataFrame中的每一行（以JSON格式的字符串表示）转换为多列。

以下是一个示例代码，展示了如何使用from_json函数将DataFrame中的每一行转换为多列：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import from_json
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 定义输入的JSON字符串
json_data = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'

# 定义输入的Schema
json_schema = StructType([
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("age", StringType(), True),
    StructField("city", StringType(), True)
])

# 将JSON字符串转换为DataFrame
df = spark.createDataFrame([(json_data,),], ["json_col"])

# 使用from_json函数将DataFrame中的每一行转换为多列
df = df.select(from_json(df.json_col, json_schema).alias("data")).select("data.*")

# 打印结果
df.show()

上述代码中，首先创建了一个SparkSession对象。然后，定义了一个输入的JSON字符串和对应的Schema。接下来，使用createDataFrame函数将JSON字符串转换为DataFrame。最后，使用from_json函数将DataFrame中的每一行转换为多列，并通过select函数选取了转换后的多列数据。

使用这种方法可以将DataFrame中的每一行（以JSON格式的字符串表示）转换为多列。这在处理结构化数据中很有用，可以方便地进行后续的数据分析和处理。

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