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将Spark JSON嵌套数组转换为DataFrame

是一种常见的数据处理操作，可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

定义JSON数据：

json_data = '''
{
  "name": "John",
  "age": 30,
  "hobbies": ["reading", "music", "sports"],
  "address": {
    "street": "123 Main St",
    "city": "New York",
    "state": "NY"
  }
}
'''

将JSON数据转换为DataFrame：

df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize([json_data]))

展开嵌套数组：

df = df.withColumn("hobby", explode(df.hobbies))

显示转换后的DataFrame：

df.show()

这样就可以将Spark JSON嵌套数组转换为DataFrame，并展开嵌套数组，使其成为一列数据。在这个例子中，我们使用了Spark的内置函数explode来展开hobbies数组。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式可能因环境和需求而异。

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