使用Scala如何设计一个通用的方法实现从这个json { "resultCode": "0", "resultMsg": "处理成功", "tacheGroup": [{ "actualTacheInfo": [{ "number": "830", "tacheName": "三层VPN调度自动", "tacheCode": "MPLS-DIS-AUTO", "tacheId": "1693183", "caller": "202104002",...-DPDK中文网

你可以使用递归的方式来实现将扁平化的JSON转换为嵌套结构的JSON，并将其转换为DataFrame。以下是一个通用的Scala方法示例：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import scala.collection.mutable

def flattenJson(json: Map[String, Any], prefix: String = ""): Map[String, Any] = {
  val result = mutable.Map[String, Any]()

  def flatten(value: Any, keyPrefix: String): Unit = value match {
    case mapValue: Map[String, Any] =>
      mapValue.foreach { case (k, v) => flatten(v, s"$keyPrefix$k.") }
    case listValue: Seq[Map[String, Any]] =>
      listValue.zipWithIndex.foreach { case (item, index) => flatten(item, s"$keyPrefix$index.") }
    case _ =>
      result.put(keyPrefix.dropRight(1), value)
  }

  json.foreach { case (key, value) => flatten(value, s"$prefix$key.") }

  result.toMap
}

val originalJson = Map(
  "resultCode" -> "0",
  "resultMsg" -> "处理成功",
  "tacheGroup" -> Seq(
    Map("actualTacheInfo" -> Seq(
      Map(
        "number" -> "830",
        "tacheName" -> "三层VPN调度自动",
        // 其他字段...
      )
    ))
  )
)

// 转换为扁平化的JSON
val flattenedJson = flattenJson(originalJson)

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Flatten JSON to DataFrame")
  .getOrCreate()

// 将扁平化的JSON转换为DataFrame
import spark.implicits._
val dataframe = Seq(flattenedJson).toDF()

// 打印DataFrame
dataframe.show()

这个方法会将原始的扁平化的JSON转换为嵌套结构的JSON，并将其转换为DataFrame。你只需替换originalJson变量为你需要转换的具体JSON即可。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问