本教程详细阐述了如何利用PySpark将扁平化的DataFrame结构转换为具有嵌套数组和多重出现的复杂JSON格式。通过一系列PySpark SQL函数（如pivot、struct和collect_list），我们将逐步重塑数据，最终生成符合业务需求的层次化JSON输出，为大数据场景下的数据集成与交换提供实用指导。
引言
在数据处理和集成场景中，将关系型或扁平化的数据结构转换为具有层次感的json格式是一项常见的需求。特别是在处理订单明细、商品列表等具有“一主多从”关系的数据时，需要将多个关联的行聚合成一个嵌套的json数组。pyspark作为大数据处理的强大工具，提供了丰富的api来高效完成这类复杂的数据转换。本教程将以一个具体的例子，演示如何将一个包含订单及其多个商品项的pyspark dataframe，转换为一个嵌套的json数组结构。
原始数据结构与目标JSON格式
假设我们有一个PySpark DataFrame，其结构如下所示，其中每个订单项（由itemSeqNo区分）的属性（Date, Amount, description）以行式存储：
原始DataFrame示例：
123Date01-01-231123Amount10.001123descriptionPencil1123Date01-02-232123Amount11.002123descriptionPen2
我们的目标是将其转换为以下嵌套的JSON结构：
目标JSON结构：
{ "orderDetails": { "orderID": "123" }, "itemizationDetails": [ { "Date": "01-01-23", "Amount": "10.00", "description": "Pencil" }, { "Date": "01-02-23", "Amount": "11.00", "description": "Pen" } ]}
可以看到，itemizationDetails是一个数组，其中每个元素代表一个订单项，其属性（Date, Amount, description）被聚合到单个对象中。
PySpark 转换步骤详解
我们将分步实现上述转换。首先，确保您已经启动了SparkSession并导入了必要的PySpark函数。
from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql import functions as Ffrom pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType# 初始化SparkSessionspark = SparkSession.builder.appName("NestedJsonConversion").getOrCreate()# 创建示例DataFramedata = [ ("123", "Date", "01-01-23", "1"), ("123", "Amount", "10.00", "1"), ("123", "description", "Pencil", "1"), ("123", "Date", "01-02-23", "2"), ("123", "Amount", "11.00", "2"), ("123", "description", "Pen", "2")]schema = StructType([ StructField("OrderID", StringType(), True), StructField("field", StringType(), True), StructField("fieldValue", StringType(), True), StructField("itemSeqNo", StringType(), True)])df = spark.createDataFrame(data, schema)df.show()
步骤1：重塑DataFrame (Pivot操作)
首先，我们需要将每个订单项的属性（如Date, Amount, description）从行转换为列。这可以通过groupBy结合pivot操作实现。pivot需要一个聚合函数，这里我们使用F.first()来获取fieldValue，因为每个field在OrderID和itemSeqNo的组合下应该只有一个fieldValue。
df_pivoted = df.groupBy('OrderID', 'itemSeqNo').pivot('field').agg(F.first('fieldValue'))df_pivoted.show()# 预期输出：# +-------+---------+------+---------+-----------+# |OrderID|itemSeqNo|Amount| Date|description|# +-------+---------+------+---------+-----------+# | 123| 1| 10.00| 01-01-23| Pencil|# | 123| 2| 11.00|01-02-23 | Pen |# +-------+---------+------+---------+-----------+
这一步将原本扁平化的数据结构转换成了每个订单项一行，所有相关属性作为列的宽表格式，为后续的结构化操作打下基础。
步骤2：将订单项详情打包为Struct类型
接下来，我们将每个订单项的各个属性（Amount, Date, description）打包成一个名为itemizationDetails的Struct（结构体）类型列。这使得每个订单项的完整信息可以作为一个独立的嵌套对象处理。
df_item_struct = df_pivoted.withColumn( 'itemizationDetails', F.struct(F.col('Amount'), F.col('Date'), F.col('description')))df_item_struct.show(truncate=False)# 预期输出：# +-------+---------+------+---------+-----------+-------------------------+# |OrderID|itemSeqNo|Amount|Date |description|itemizationDetails |# +-------+---------+------+---------+-----------+-------------------------+# |123 |1 |10.00 |01-01-23 |Pencil |{10.00, 01-01-23, Pencil}|# |123 |2 |11.00 |01-02-23 |Pen |{11.00, 01-02-23 , Pen } |# +-------+---------+------+---------+-----------+-------------------------+
通过F.struct()函数，我们有效地创建了一个嵌套的数据结构，其中包含了单个订单项的所有相关信息。
步骤3：按订单ID收集订单项列表
现在，我们需要将同一个OrderID下的所有itemizationDetails Struct收集到一个列表中，形成JSON中的itemizationDetails数组。这通过再次groupBy OrderID并使用F.collect_list()聚合函数实现。
df_collected_list = df_item_struct.groupBy('OrderID').agg( F.collect_list('itemizationDetails').alias('itemizationDetails'))df_collected_list.show(truncate=False)# 预期输出：# +-------+-----------------------------------------------------+# |OrderID|itemizationDetails |# +-------+-----------------------------------------------------+# |123 |[{10.00, 01-01-23, Pencil}, {11.00, 01-02-23 , Pen }]|# +-------+-----------------------------------------------------+
F.collect_list()是创建JSON数组的关键，它将所有聚合的Struct对象收集成一个ArrayType列。
步骤4：将订单ID打包为Struct类型
为了符合目标JSON中orderDetails的嵌套结构，我们需要将OrderID也打包成一个Struct类型。
df_final_struct = df_collected_list.withColumn('orderDetails', F.struct(F.col('OrderID')))df_final_struct.show(truncate=False)# 预期输出：# +-------+-----------------------------------------------------+------------+# |OrderID|itemizationDetails |orderDetails|# +-------+-----------------------------------------------------+------------+# |123 |[{10.00, 01-01-23, Pencil}, {11.00, 01-02-23 , Pen }]|{123} |# +-------+-----------------------------------------------------+------------+
这一步创建了顶层orderDetails对象。
步骤5：导出DataFrame到JSON
最后一步是将处理好的DataFrame导出为JSON格式。我们只需要选择orderDetails和itemizationDetails这两列，然后使用toJSON().collect()方法即可。
result_json_rdd = df_final_struct.select('orderDetails', 'itemizationDetails').toJSON()result_list = result_json_rdd.collect()for json_str in result_list: print(json_str)# 预期输出（可能格式化略有不同，但内容一致）：# {"orderDetails":{"OrderID":"123"},"itemizationDetails":[{"Amount":"10.00","Date":"01-01-23","description":"Pencil"},{"Amount":"11.00","Date":"01-02-23 ","description":"Pen "}]}
toJSON()方法会将DataFrame的每一行转换为一个JSON字符串。collect()则将这些字符串收集到一个Python列表中。
完整代码示例
from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql import functions as Ffrom pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType# 初始化SparkSessionspark = SparkSession.builder.appName("NestedJsonConversion").getOrCreate()# 1. 创建示例DataFramedata = [ ("123", "Date", "01-01-23", "1"), ("123", "Amount", "10.00", "1"), ("123", "description", "Pencil", "1"), ("123", "Date", "01-02-23", "2"), ("123", "Amount", "11.00", "2"), ("123", "description", "Pen", "2")]schema = StructType([ StructField("OrderID", StringType(), True), StructField("field", StringType(), True), StructField("fieldValue", StringType(), True), StructField("itemSeqNo", StringType(), True)])df = spark.createDataFrame(data, schema)print("--- 原始 DataFrame ---")df.show()# 2. 重塑DataFrame：将 field 列的值转换为列名df_pivoted = df.groupBy('OrderID', 'itemSeqNo').pivot('field').agg(F.first('fieldValue'))print("--- Pivot 后的 DataFrame ---")df_pivoted.show()# 3. 将订单项详情打包为Struct类型df_item_struct = df_pivoted.withColumn( 'itemizationDetails', F.struct(F.col('Amount'), F.col('Date'), F.col('description')))print("--- itemizationDetails Struct 创建后的 DataFrame ---")df_item_struct.show(truncate=False)# 4. 按订单ID收集订单项列表df_collected_list = df_item_struct.groupBy('OrderID').agg( F.collect_list('itemizationDetails').alias('itemizationDetails'))print("--- 收集 itemizationDetails 列表后的 DataFrame ---")df_collected_list.show(truncate=False)# 5. 将订单ID打包为Struct类型df_final_struct = df_collected_list.withColumn('orderDetails', F.struct(F.col('OrderID')))print("--- orderDetails Struct 创建后的 DataFrame ---")df_final_struct.show(truncate=False)# 6. 导出DataFrame到JSONresult_json_rdd = df_final_struct.select('orderDetails', 'itemizationDetails').toJSON()result_list = result_json_rdd.collect()print("n--- 最终 JSON 输出 ---")for json_str in result_list: import json # 为了更好的可读性，这里对JSON字符串进行美化打印 print(json.dumps(json.loads(json_str), indent=3, ensure_ascii=False))# 停止SparkSessionspark.stop()
注意事项与最佳实践
数据类型匹配： 在使用F.struct()和F.collect_list()时，确保列的数据类型符合预期。如果需要，可以使用cast()函数进行类型转换。列名一致性： 确保pivot操作后生成的列名与目标JSON结构中的键名一致。性能优化： 对于大规模数据集，pivot操作可能会消耗大量内存和计算资源。如果field列的唯一值非常多，pivot可能不是最佳选择。在这种情况下，可以考虑其他方法，例如使用map类型或自定义UDF（用户定义函数），但通常内置函数性能更优。空值处理： 在聚合和结构化过程中，PySpark会根据默认行为处理空值。如果需要特定的空值处理逻辑（例如，在JSON中省略空字段），可能需要在生成Struct之前进行过滤或使用when().otherwise()。Schema定义： 在创建Struct时，PySpark会自动推断Schema。如果需要更严格的Schema控制或处理复杂类型，可以显式定义StructType。toJSON()与write.json()： toJSON().collect()适用于将结果收集到驱动程序内存中进行进一步处理或打印。对于将大量数据直接写入文件系统（如HDFS、S3）的场景，推荐使用df.write.json(“output_path”)，它能以分布式方式写入，且每行一个JSON对象。如果需要一个包含所有JSON对象的单个文件，可能需要先coalesce(1)再写入。
总结
通过本教程，我们学习了如何利用PySpark的pivot、struct和collect_list等核心函数，将一个扁平化的DataFrame逐步转换为具有复杂嵌套结构和数组的JSON格式。这种转换能力在处理来自关系型数据库的数据，并将其适配到API接口、文档型数据库或消息队列等需要层次化数据的场景中至关重要。掌握这些PySpark数据转换技巧，将极大地提升您在大数据平台上的数据处理效率和灵活性。
以上就是PySpark DataFrame到嵌套JSON数组的转换教程的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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