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
