前言

在Spark SQL中，from_json函数用于解析包含JSON字符串的列，并将其转换为Spark SQL的结构化类型（如struct、map或array）

函数语法

from_json(jsonStr, schema [, options])

参数说明

jsonStr: 一个字符串表达式（通常是一个列），包含有效的JSON数据。
schema: 一个定义JSON结构的模式。模式可以用字符串形式（DDL格式）或使用StructType定义（在SQL中通常用字符串表示）。
options (可选): 一个键值对的映射，用于控制解析行为。常见的选项包括：
mode: 解析模式，如PERMISSIVE（默认，遇到损坏记录时放置到名为_corrupt_record的字段中）、DROPMALFORMED（忽略损坏记录）和FAILFAST（遇到损坏记录时抛出异常）。
timestampFormat: 指定时间戳格式，如yyyy-MM-dd’T’HH:mm:ss.SSSXXX。
dateFormat: 指定日期格式，默认为yyyy-MM-dd。
其他如allowUnquotedFieldNames（允许未加引号的字段名）、allowComments（允许注释）等。

返回值

返回一个StructType的结构，其字段由schema参数定义

案例

案例1

--例1	
SELECT from_json('{"a":1, "b":0.8}', 'a INT, b DOUBLE');  ---{"a":1,"b":0.8}
--例2
SELECT from_json('{"time":"26/08/2015"}', 'time Timestamp', map('timestampFormat', 'dd/MM/yyyy')); ---{"time":2015-08-26 00:00:00}
--例3
SELECT from_json('{"teacher": "Alice", "student": [{"name": "Bob", "rank": 1}, {"name": "Charlie", "rank": 2}]}', 'STRUCT<teacher: STRING, student: ARRAY<STRUCT<name: STRING, rank: INT>>>');  --- {"teacher":"Alice","student":[{"name":"Bob","rank":1},{"name":"Charlie","rank":2}]}

案例2

 with temp as 
(
select "{'age':20,'name':'zs'}" as keywords
union all 
select "{'age':18,'name':'ls'}" as keywords
union all 
select "{'age':16,'name':'ww'}" as keywords
)select 
keys1['age'] as age
from  
(select 
from_json(keywords,'map<string,string>') as keys1
from  temp
) tt
---结果如下
age 
20
18
16