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Spark Structured Streaming 解析 JSON

發(fā)布時(shí)間:2023/12/31 javascript 26 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Spark Structured Streaming 解析 JSON 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

文章目錄

    • json1
    • 代碼
    • 寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)
    • json2
    • Schema
    • 代碼(反序列化 value 中的字節(jié)數(shù)組, 得到原始 JSON)
    • json3
    • 代碼

json1

{"metadata":{"access_token":"c.FmDPkzyzaQe...","client_version":1},"devices":{"thermostats":{"peyiJNo0IldT2YlIVtYaGQ":{"device_id":"peyiJNo0IldT2YlIVtYaGQ","locale":"en-US","software_version":"4.0","structure_id":"VqFabWH21nwVyd4RWgJgNb292wa7hG_dUwo2i2SG7j3-BOLY0BA4sw","name":"Hallway (upstairs)","name_long":"Hallway Thermostat (upstairs)","last_connection":"2016-10-31T23:59:59.000Z","is_online":true,"can_cool":true,"can_heat":true,"is_using_emergency_heat":true,"has_fan":true,"fan_timer_active":true,"fan_timer_timeout":"2016-10-31T23:59:59.000Z","has_leaf":true,"temperature_scale":"C","target_temperature_f":72,"target_temperature_c":21.5,"target_temperature_high_f":80,"target_temperature_high_c":24.5,"target_temperature_low_f":65,"target_temperature_low_c":19.5,"eco_temperature_high_f":80,"eco_temperature_high_c":24.5,"eco_temperature_low_f":65,"eco_temperature_low_c":19.5,"away_temperature_high_f":80,"away_temperature_high_c":24.5,"away_temperature_low_f":65,"away_temperature_low_c":19.5,"hvac_mode":"heat","previous_hvac_mode":"heat","ambient_temperature_f":72,"ambient_temperature_c":21.5,"humidity":40,"hvac_state":"heating","where_id":"UNCBGUnN24...","is_locked":true,"locked_temp_min_f":65,"locked_temp_max_f":80,"locked_temp_min_c":19.5,"locked_temp_max_c":24.5,"label":"Pat's room","where_name":"Hallway","sunlight_correction_enabled":true,"sunlight_correction_active":true,"fan_timer_duration":"15","time_to_target":"~15","time_to_target_training":"training"}},"smoke_co_alarms":{"RTMTKxsQTCxzVcsySOHPxKoF4OyCifrs":{"device_id":"RTMTKxsQTCxzVcsySOHPxKoF4OyCifrs","locale":"en-US","software_version":"1.01","structure_id":"VqFabWH21nwVyd4RWgJgNb292wa7hG_dUwo2i2SG7j3-BOLY0BA4sw","name":"Hallway (upstairs)","name_long":"Hallway Protect (upstairs)","last_connection":"2016-10-31T23:59:59.000Z","is_online":true,"battery_health":"ok","co_alarm_state":"ok","smoke_alarm_state":"ok","is_manual_test_active":true,"last_manual_test_time":"2016-10-31T23:59:59.000Z","ui_color_state":"gray","where_id":"UNCBGUnN24...","where_name":"Hallway"}},"cameras":{"awJo6rH0IldT2YlIVtYaGQ":{"device_id":"awJo6rH...","software_version":"4.0","structure_id":"VqFabWH21nwVyd4RWgJgNb292wa7hG_dUwo2i2SG7j3-BOLY0BA4sw","where_id":"d6reb_OZTM...","where_name":"Hallway","name":"Hallway (upstairs)","name_long":"Hallway Camera (upstairs)","is_online":true,"is_streaming":true,"is_audio_input_enabled":true,"last_is_online_change":"2016-12-29T18:42:00.000Z","is_video_history_enabled":true,"web_url":"https://home.nest.com/cameras/device_id?auth=access_token","app_url":"nestmobile://cameras/device_id?auth=access_token","is_public_share_enabled":true,"activity_zones":[{"name":"Walkway","id":"244083"},{"name":"Walkway2","id2":"244084"}],"public_share_url":"https://video.nest.com/live/STRING1?STRING2","snapshot_url":"STRING1/device_id/STRING2?auth=access_token","last_event":{"has_sound":true,"has_motion":true,"has_person":true,"start_time":"2016-12-29T00:00:00.000Z","end_time":"2016-12-29T18:42:00.000Z","urls_expire_time":"2016-10-31T23:59:59.000Z","web_url":"https://home.nest.com/cameras/device_id/cuepoints/STRING?auth=access_token","app_url":"nestmobile://cameras/device_id/cuepoints/STRING?auth=access_token","image_url":"STRING1/device_id/STRING2?auth=access_token","animated_image_url":"STRING1/device_id/STRING2?auth=access_token","activity_zone_ids":["244083","244084"]}}}},"structures":{"VqFabWH21nwVyd4RWgJgNb292wa7hG_dUwo2i2SG7j3-BOLY0BA4sw":{"structure_id":"VqFabWH21nwVyd4RWgJgNb292wa7hG_dUwo2i2SG7j3-BOLY0BA4sw","thermostats":["peyiJNo0IldT2YlIVtYaGQ","ggfgfdgrgrgg"],"smoke_co_alarms":["RTMTKxsQTCxzVcsySOHPxKoF4OyCifrs","ddddddddddd"],"cameras":["awJo6r...","ddddddssssssss"],"away":"home","name":"Home","country_code":"US","postal_code":"94304","peak_period_start_time":"2016-10-31T23:59:59.000Z","peak_period_end_time":"2016-10-31T23:59:59.000Z","time_zone":"America/Los_Angeles","eta":{"trip_id":"myTripHome1024","estimated_arrival_window_begin":"2016-10-31T22:42:59.000Z","estimated_arrival_window_end":"2016-10-31T23:59:59.000Z"},"eta_begin":"2016-08-04T13:21:37-07:00","co_alarm_state":"ok","smoke_alarm_state":"ok","rhr_enrollment":true,"wwn_security_state":"ok","wheres":{"Fqp6wJI...":{"where_id":"Fqp6wJI...","name":"Bedroom"}}}} }

代碼

package wmdeviceimport org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql.streaming.OutputMode import org.apache.spark.sql.types._object CamerasStructedStreaming {def main(args: Array[String]) {val spark = SparkSession.builder.appName("Camelia").master("local[*]").getOrCreate()val schema = new StructType().add("metadata", new StructType().add("access_token", StringType).add("client_version", IntegerType)).add("devices", new StructType().add("thermostats", MapType(StringType, new StructType().add("device_id", StringType).add("locale", StringType).add("software_version", StringType).add("structure_id", StringType).add("name", StringType).add("name_long", StringType).add("last_connection", TimestampType).add("is_online", BooleanType).add("can_cool", BooleanType).add("can_heat", BooleanType).add("is_using_emergency_heat", BooleanType).add("has_fan", BooleanType).add("fan_timer_active", BooleanType).add("fan_timer_timeout", TimestampType).add("has_leaf", BooleanType).add("temperature_scale", StringType).add("target_temperature_f", StringType).add("target_temperature_c", StringType).add("target_temperature_high_f", StringType).add("target_temperature_high_c", StringType).add("target_temperature_low_f", StringType).add("target_temperature_low_c", StringType).add("eco_temperature_high_f", StringType).add("eco_temperature_high_c", StringType).add("eco_temperature_low_f", StringType).add("eco_temperature_low_c", StringType).add("away_temperature_high_f", StringType).add("away_temperature_high_c", StringType).add("away_temperature_low_f", StringType).add("away_temperature_low_c", StringType).add("hvac_mode", StringType).add("previous_hvac_mode", StringType).add("ambient_temperature_f", StringType).add("ambient_temperature_c", StringType).add("humidity", StringType).add("hvac_state", StringType).add("where_id", StringType).add("is_locked", BooleanType).add("locked_temp_min_f", StringType).add("locked_temp_max_f", StringType).add("locked_temp_min_c", StringType).add("locked_temp_max_c", StringType).add("label", StringType).add("where_name", StringType).add("sunlight_correction_enabled", BooleanType).add("sunlight_correction_active", BooleanType).add("fan_timer_duration", StringType).add("time_to_target", StringType).add("time_to_target_training", StringType))).add("smoke_co_alarms", MapType(StringType, new StructType().add("device_id", StringType).add("locale", StringType).add("software_version", StringType).add("structure_id", StringType).add("name", StringType).add("name_long", StringType).add("last_connection", TimestampType).add("is_online", BooleanType).add("battery_health", StringType).add("co_alarm_state", StringType).add("smoke_alarm_state", StringType).add("is_manual_test_active", BooleanType).add("last_manual_test_time", TimestampType).add("ui_color_state", StringType).add("where_id", StringType).add("where_name", StringType))).add("cameras", MapType(StringType, new StructType().add("device_id", StringType).add("software_version", StringType).add("structure_id", StringType).add("where_id", StringType).add("where_name", StringType).add("name", StringType).add("name_long", StringType).add("is_online", BooleanType).add("is_streaming", BooleanType).add("is_audio_input_enabled", BooleanType).add("last_is_online_change", TimestampType).add("is_video_history_enabled", BooleanType).add("web_url", StringType).add("app_url", StringType).add("is_public_share_enabled", BooleanType).add("activity_zones", ArrayType(new StructType().add("name", StringType).add("id", StringType), true)).add("public_share_url", StringType).add("snapshot_url", StringType).add("last_event", new StructType().add("has_sound", BooleanType).add("has_motion", BooleanType).add("has_person", BooleanType).add("start_time", TimestampType).add("end_time", TimestampType).add("urls_expire_time", TimestampType).add("web_url", StringType).add("app_url", StringType).add("image_url", StringType).add("animated_image_url", StringType).add("activity_zone_ids", ArrayType(StringType, true)))))).add("structures", MapType(StringType, new StructType().add("structure_id", StringType).add("thermostats", ArrayType(StringType, true)).add("smoke_co_alarms", ArrayType(StringType, true)).add("cameras", ArrayType(StringType, true)).add("away", StringType).add("name", StringType).add("country_code", StringType).add("postal_code", StringType).add("peak_period_start_time", TimestampType).add("peak_period_end_time", TimestampType).add("time_zone", StringType).add("eta", new StructType().add("trip_id", StringType).add("estimated_arrival_window_begin", TimestampType).add("estimated_arrival_window_end", TimestampType)).add("eta_begin", TimestampType).add("co_alarm_state", StringType).add("smoke_alarm_state", StringType).add("rhr_enrollment", BooleanType).add("wwn_security_state", StringType).add("wheres", MapType(StringType, new StructType().add("where_id", StringType).add("name", StringType)))))val nestTimestampFormat = "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.sss'Z'"val jsonOptions = Map("timestampFormat" -> nestTimestampFormat)val parsed = spark.readStream.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092").option("subscribe", "net-logs").option("startingOffsets", "earliest").load().select(from_json(col("value").cast("string"), schema, jsonOptions).alias("parsed_value"))import spark.implicits._val camera = parsed.select(explode($"parsed_value.devices.cameras")).select("value.*")camera.printSchema()val sightings = camera.select("device_id", "last_event.has_person", "last_event.start_time")val console = sightings.writeStream.format("console").outputMode(OutputMode.Append())val query = console.start()query.awaitTermination()} }

寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)

// 寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)val url="jdbc:mysql://127.0.0.1:6606/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false&useSSL=false"val user ="root"val pwd = "111608"val writer = new JDBCSink(url,user, pwd)val query =sightings.writeStream.foreach(writer).outputMode("update").trigger(Trigger.ProcessingTime("25 seconds")).start()query.awaitTermination()

json2

{"createTime" : 1536571926,"event" : {"frequency" : -1,"info" : {"VCU_VacmPumpSta" : {"diff_time" : [ 2, 11 ],"value" : [ 1, 0 ]}},"startTime" : -1},"iccid" : "89860117750045560712","signal1s" : {"frequency" : 1,"info" : {"APA_DistToparkslot" : [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ],"APA_Process_bar" : [ 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127, 127 ],"BMS_ActlExchgCurnt" : [10016,10016,10021,10021,10021,10021,10012,10012,10012,10012,10012,10007,10007],"BMS_BatSOC_Actl" : [ 355, 355, 355, 355, 355, 355, 355, 355, 355, 355, 355, 355, 355 ],"BMS_BatSOC_Rpt" : [ 355, 355, 355, 355, 355, 355, 355, 355, 355, 355, 355, 355, 355 ],"BMS_IsoResistance" : [ 120, 120, 120, 120, 120, 120, 120, 120, 120, 120, 120, 120, 120 ],"ESC_VehicleSpeed" : [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ],"HU_TargetSOC" : [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ],"ICU_DisplayVehicleSpeed" : [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ],"ICU_ICUTotalOdometer" : [3252,3252,3252,3252,3252,3252,3252,3252,3252,3252,3252,3252,3252],"LateralACC" : [ 201, 202, 201, 201, 201, 201, 201, 202, 201, 201, 202, 200, 201 ],"LongitudeACC" : [ 124, 124, 124, 124, 124, 124, 124, 124, 124, 124, 124, 124, 124 ],"SAS_Angle" : [32767,32767,32767,32767,32767,32767,32767,32767,32767,32767,32767,32767,32767],"SAS_RotSpeed" : [32767,32767,32767,32767,32767,32767,32767,32767,32767,32767,32767,32767,32767],"VCU_AcclPedalPos" : [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ],"VCU_ActlMotorRotateSpd" : [10000,10000,10000,10000,10000,10000,10000,10000,10000,10000,10000,10000,10000],"VCU_Actl_MotorRotateSpd" : [16384,16384,16384,16384,16384,16384,16384,16384,16384,16384,16384,16384,16384],"VCU_Actl_MotorTorque" : [2000,2000,2000,2000,2000,2000,2000,2000,2000,2000,2000,2000,2000],"VCU_BrkPedalPos" : [ 2, 2, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2 ],"VCU_DrvRangeDistEst" : [ 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63 ],"VCU_DrvReq_MotorTorq" : [2000,2000,2000,2000,2000,2000,2000,2000,2000,2000,2000,2000,2000],"VCU_MotorActualPower" : [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ],"VCU_VhclPwrCnsmpActl" : [ 209, 209, 209, 209, 209, 209, 210, 210, 210, 210, 210, 210, 210 ],"YRS_YawRate" : [18000,18000,18000,18000,18000,18000,18000,18000,18000,18000,18005,18000,18000]},"startTime" : 0},"signal30s" : {"frequency" : 0.3333333432674408,"info" : {"AC_ActTotalPower" : [ 5 ],"AC_EnvirTemp" : [ 136 ],"AC_HVHActlPwr_HVAC" : [ 0 ],"AC_HVHDeviceInternTemp_HVAC" : [ 63 ],"AC_InAirPM25Value" : [ 36 ],"AC_IndoorTemp" : [ 126 ],"AC_OutAirQualityLevel" : [ 0 ],"AC_RefrgHiPressure" : [ 8 ],"AC_SeatHeatTemp_FL_Rsrv" : [ 0 ],"AC_SeatHeatTemp_FR_Rsrv" : [ 0 ],"BAT_HVHActlPwr" : [ -1 ],"BAT_HVHDeviceInternTemp" : [ -1 ],"BAT_HighVolDCTolalPwr" : [ -1 ],"BAT_PumpSpeedDutyRequest" : [ -1 ],"BMS_AuxHeatReqPower_Reserved" : [ 0 ],"BMS_BatCapacity" : [ 198 ],"BMS_BatSOH" : [ 1000 ],"BMS_BatteryDTC_Num" : [ 1 ],"BMS_BatteryDTC_list" : [[ 13698951 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],"BMS_ESS_outletColantActtemp" : [ 70 ],"BMS_HVBatActlVoltage" : [ 3252 ],"BMS_HVBatCellTempAve" : [ 68 ],"BMS_HVBatCellTempMax" : [ 69 ],"BMS_HVBatCellTempMin" : [ 68 ],"BMS_HVcppltnTempAve" : [ 69 ],"BMS_HVcppltnTempMin" : [ 68 ],"BMS_HVcppltnTempmax" : [ 70 ],"BMS_MaxCellTemp" : [ 100 ],"BMS_MaxCellVol" : [ 4310 ],"BMS_MaxConDisCurnt" : [ 2000 ],"BMS_MaxInstanDisCurnt" : [ 3920 ],"BMS_MaxTempProbeCod" : [ 0 ],"BMS_MaxVolCellCod" : [ 14 ],"BMS_MinCellTemp" : [ 15 ],"BMS_MinCellVol" : [ 3050 ],"BMS_MinTempProbeCod" : [ 4 ],"BMS_MinVolCellCod" : [ 30 ],"BMS_NomCellCap" : [ 62 ],"BMS_PwrRecupMaxConChrgCurnt" : [ 1860 ],"BMS_PwrRecupMaxInstanChrgCurnt" : [ 3000 ],"BMS_TempProbe" : [[89,89,89,89,88,89,88,89,88,89,88,89,89,89,88,89,88,89]],"BMS_TotalCellNo" : [ 90 ],"BMS_TotalTempProbe" : [ 18 ],"GPS_Heading" : [ 0 ],"GPS_Latitude" : [ 0 ],"GPS_Longitude" : [ 0 ],"GPS_Speed" : [ 0 ],"ICU_AverageVehicleSpeed" : [ 0 ],"ICU_ICUTripAOdometer" : [ 0 ],"ICU_ICUTripBOdometer" : [ 0 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Schema

package ohmysummer.pipeline.schemaimport org.apache.spark.sql.types._class DcSaleData {val schema = new StructType().add("createTime", IntegerType).add("iccid", StringType).add("tboxSn", StringType).add("version", StringType).add("vin", StringType).add("event", new StructType().add("frequency", IntegerType).add("info", new StructType().add("VCU_VacmPumpSta", new StructType().add("diff_time", ArrayType(IntegerType)).add("value", ArrayType(IntegerType)))).add("startTime", IntegerType)).add("signal1s",new StructType().add("frequency", IntegerType).add("info", new StructType().add("APA_DistToparkslot", ArrayType(IntegerType, true), true).add("APA_Process_bar", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_ActlExchgCurnt", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_BatSOC_Actl", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_BatSOC_Rpt", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_IsoResistance", ArrayType(IntegerType, true), true).add("ESC_VehicleSpeed", ArrayType(IntegerType, true), true).add("HU_TargetSOC", ArrayType(IntegerType, true), true).add("ICU_DisplayVehicleSpeed", ArrayType(IntegerType, true), true).add("ICU_ICUTotalOdometer", ArrayType(IntegerType, true), true).add("LateralACC", ArrayType(IntegerType, true), true).add("LongitudeACC", ArrayType(IntegerType, true), true).add("SAS_Angle", ArrayType(IntegerType, true), true).add("SAS_RotSpeed", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_AcclPedalPos", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_ActlMotorRotateSpd", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_Actl_MotorRotateSpd", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_Actl_MotorTorque", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_BrkPedalPos", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_DrvRangeDistEst", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_DrvReq_MotorTorq", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_MotorActualPower", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_VhclPwrCnsmpActl", ArrayType(IntegerType, true), true).add("YRS_YawRate", ArrayType(IntegerType, true), true)).add("startTime", IntegerType)).add("signal30s", new StructType().add("frequency", FloatType).add("info", new StructType().add("AC_ActTotalPower", ArrayType(IntegerType, true), true).add("AC_EnvirTemp", ArrayType(IntegerType, true), true).add("AC_HVHActlPwr_HVAC", ArrayType(IntegerType, true), true).add("AC_HVHDeviceInternTemp_HVAC", ArrayType(IntegerType, true), true).add("AC_InAirPM25Value", ArrayType(IntegerType, true), true).add("AC_IndoorTemp", ArrayType(IntegerType, true), true).add("AC_OutAirQualityLevel", ArrayType(IntegerType, true), true).add("AC_RefrgHiPressure", ArrayType(IntegerType, true), true).add("AC_SeatHeatTemp_FL_Rsrv", ArrayType(IntegerType, true), true).add("AC_SeatHeatTemp_FR_Rsrv", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BAT_HVHActlPwr", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BAT_HVHDeviceInternTemp", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BAT_HighVolDCTolalPwr", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BAT_PumpSpeedDutyRequest", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_AuxHeatReqPower_Reserved", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_BatCapacity", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_BatSOH", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_BatteryDTC_Num", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_BatteryDTC_list", ArrayType(ArrayType(IntegerType), true), true).add("BMS_BatterySubSysCod", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_BatterySubSysNum", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_BatteryType", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_CellVol", ArrayType(ArrayType(IntegerType), true), true).add("BMS_CellVolAve", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_CellVolMax", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_CellVolMin", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_ContactorTempAve_DCCharger", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_ContactorTempAve_Negative", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_ContactorTempAve_Positive", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_DCS_ActlChrgCurrent", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_DCS_ActlChrgPower", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_DCS_ActlChrgVoltage", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_DC_AC_RemChrgTime", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_ESS_InletColantActtemp", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_ESS_InletColanttargettemp", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_ESS_outletColantActtemp", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_HVBatActlVoltage", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_HVBatCellTempAve", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_HVBatCellTempMax", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_HVBatCellTempMin", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_HVcppltnTempAve", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_HVcppltnTempMin", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_HVcppltnTempmax", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_MaxCellTemp", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_MaxCellVol", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_MaxConDisCurnt", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_MaxInstanDisCurnt", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_MaxTempProbeCod", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_MaxVolCellCod", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_MinCellTemp", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_MinCellVol", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_MinTempProbeCod", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_MinVolCellCod", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_NomCellCap", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_PwrRecupMaxConChrgCurnt", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_PwrRecupMaxInstanChrgCurnt", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_TempProbe", ArrayType(ArrayType(IntegerType) , true), true).add("BMS_TotalCellNo", ArrayType(IntegerType, true), true).add("BMS_TotalTempProbe", ArrayType(IntegerType, true), true).add("GPS_Heading", ArrayType(IntegerType, true), true).add("GPS_Latitude", ArrayType(IntegerType, true), true).add("GPS_Longitude", ArrayType(IntegerType, true), true).add("GPS_Speed", ArrayType(IntegerType, true), true).add("ICU_AverageVehicleSpeed", ArrayType(IntegerType, true), true).add("ICU_ICUTripAOdometer", ArrayType(IntegerType, true), true).add("ICU_ICUTripBOdometer", ArrayType(IntegerType, true), true).add("ICU_WashLiquidLevelWarn", ArrayType(IntegerType, true), true).add("ICU_drive_time", ArrayType(IntegerType, true), true).add("PTG_DoorOpenRatio", ArrayType(IntegerType, true), true).add("TPMS_PressureValue_FL", ArrayType(IntegerType, true), true).add("TPMS_PressureValue_FR", ArrayType(IntegerType, true), true).add("TPMS_PressureValue_RL", ArrayType(IntegerType, true), true).add("TPMS_PressureValue_RR", ArrayType(IntegerType, true), true).add("TPMS_TireTempValue_FL", ArrayType(IntegerType, true), true).add("TPMS_TireTempValue_FR", ArrayType(IntegerType, true), true).add("TPMS_TireTempValue_RL", ArrayType(IntegerType, true), true).add("TPMS_TireTempValue_RR", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_AtmosPressure", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_CruiseCtrTgtSpd", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_MCU_Input_Curr", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_MCU_Input_Vol", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_MCU_Temp", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_MotorActualPower", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_MotorDTC_Num", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_MotorDTC_list", ArrayType(ArrayType(IntegerType) , true), true).add("VCU_MotorTemp", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_PCUInletCooltTemp", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_PwrCoolFanSpdDuty", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_VacuumPressure", ArrayType(IntegerType, true), true).add("VCU_VhclPwrCnsmpAvrg", ArrayType(IntegerType, true), true)).add("startTime", IntegerType)) }object DcSaleData {}

代碼(反序列化 value 中的字節(jié)數(shù)組, 得到原始 JSON)

package ohmysummerimport ohmysummer.pipeline.kafka.WmKafkaDeserializer import ohmysummer.pipeline.schema.DcSaleData import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession} import org.apache.spark.sql.streaming.OutputMode import org.apache.spark.sql.functions._/*** 從 Kafka 讀取 JSON 數(shù)據(jù)* https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-kafka-integration.html* https://stackoverflow.com/questions/43297973/how-to-read-records-in-json-format-from-kafka-using-structured-streaming* https://stackoverflow.com/questions/48361177/spark-structured-streaming-kafka-convert-json-without-schema-infer-schema* https://databricks.com/blog/2017/04/26/processing-data-in-apache-kafka-with-structured-streaming-in-apache-spark-2-2.html* https://databricks.com/blog/2017/02/23/working-complex-data-formats-structured-streaming-apache-spark-2-1.html*/ object SparkStructuredStreaming {def main(args: Array[String]) {val spark = SparkSession.builder.appName("ReadFromKafka").master("local[*]").getOrCreate()object KafkaDeserializerWrapper {val deser = new WmKafkaDeserializer // val deser = new WmJsonDeserializer}spark.udf.register("deserialize", (topic: String, bytes: Array[Byte]) =>KafkaDeserializerWrapper.deser.deserialize(topic, bytes))val df = spark.readStream.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092").option("subscribe", "dc-sale-data").option("startingOffsets", "earliest") // 測(cè)試環(huán)境使用最早的數(shù)據(jù).load()import spark.implicits._// 反序列化 value 中的字節(jié)數(shù)組, 得到原始 JSONval result: Dataset[(String, String)] = df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", """deserialize("dc-sale-data", value) AS message""").as[(String, String)]val schema = (new DcSaleData).schemaval parsed = result.select($"key", from_json($"message", schema) as "data")//explode 接收的參數(shù)是 Array 或 Map,如果是 Struct, 得先轉(zhuǎn)換為 Arrayval event = parsed.select(explode(array($"data.signal1s.info"))).select("col.*")event.printSchema()val console = event.writeStream.format("console").outputMode(OutputMode.Append())val query = console.start()query.awaitTermination()} }

json3

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代碼

package pack01import org.apache.spark.sql.functions.{col, from_json} import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger.ProcessingTime import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode, StreamingQuery} import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, IntegerType, StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}object StructStreamingo1 {def main(args: Array[String]): Unit = {val session: SparkSession = SparkSession.builder().appName(this.getClass.getSimpleName).master("local[*]").getOrCreate()session.sparkContext.setLogLevel("WARN")val schema: StructType = new StructType().add("TaskId", IntegerType, true).add("LogStream", new StructType().add("sha1", StringType, false).add("type", ArrayType(StringType, true)).add("attrs", ArrayType(new StructType().add("id", StringType, true).add("name", StringType, true), true)).add("attrs_id", StringType, true).add("attrs_number", IntegerType, true).add("virus", ArrayType(new StructType().add("virus_name_kin", StringType, true).add("huorong_vrius_name", StringType, true).add("virus_name_id", StringType, true), true)).add("extracted", ArrayType(new StructType().add("sha1", StringType, false).add("type", ArrayType(StringType, true)).add("attrs", ArrayType(new StructType().add("id", StringType, true).add("name", StringType, true), true)).add("attrs_id", StringType, true).add("attrs_number", IntegerType, true).add("virus", ArrayType(new StructType().add("virus_name_kin", StringType, true).add("huorong_vrius_name", StringType, true).add("virus_name_id", StringType, true), true))), true), true)val nestTimestampFormat = "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.sss'Z'"val jsonOptions = Map("timestampFormat" -> nestTimestampFormat)import org.apache.spark.sql.functionsval df: DataFrame = session.readStream.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers", "node03:9092,node04:9092,node05:9092").option("subscribe", "hr_attribute_scan").option("kafka.group.id","test00002").option("startingOffsets", "earliest") // .option("startingOffsets", """{"topic1":{"0":23,"1":-2},"topic2":{"0":-2}}""").load().select(from_json(col("value").cast("string"),schema,jsonOptions).alias("parsed_value"))val df2: DataFrame = session.sql(s"""|select| parsed_value.LogStream.sha1,| parsed_value.LogStream.type,| parsed_value.LogStream.attrs,| parsed_value.LogStream.attrs_id,| parsed_value.LogStream.attrs_number,| parsed_value.LogStream.virus|from value|""".stripMargin)val query: StreamingQuery = df2.writeStream // .queryName("LogStream").format("console").outputMode("append").trigger(ProcessingTime("1 seconds")).start()query.awaitTermination()session.close()} }

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Spark Structured Streaming 解析 JSON的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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