从 Databricks 自动加载器无缝加载嵌套 JSON 文件的最佳实践指南

2024-04-14 07:50:58

从 Databricks 自动加载器无缝加载嵌套 JSON 文件的最佳实践

引言

在当今数据驱动的世界中，高效地从各种来源提取和处理数据至关重要。其中，嵌套 JSON 文件在许多领域中已成为一种流行的数据格式，因为它允许以结构化的方式存储复杂且层次化的数据。但是，加载和解析嵌套 JSON 文件可能会带来挑战，特别是当使用 Databricks 自动加载器时。

问题陈述

在尝试使用 Databricks 自动加载器从 Azure Data Lake Storage Gen2 加载嵌套 JSON 文件时，许多用户会遇到困难。最常见的挑战是无法正确解析嵌套结构，从而导致数据丢失或不准确。

解决方法

为了成功地从 Databricks 自动加载器加载嵌套 JSON 文件，至关重要的是遵循以下最佳实践：

1. 指定 JSON 模式

第一步是定义一个明确的 JSON 模式。这可以是存储在外部位置的模式文件或内联模式。模式应准确反映 JSON 文件中数据的层次结构和数据类型。

2. 启用多行 JSON 选项

加载 JSON 文件时，请确保启用 "multiline" 选项。这对于处理跨越多行的嵌套 JSON 文件至关重要。

3. 嵌套模式解析

对于嵌套 JSON 结构，在模式中使用嵌套结构体。结构体可以按层次嵌套，以匹配 JSON 文件中数据的层次结构。例如，对于提供的 JSON 文件，模式可以如下所示：

{
  "Id": "string",
  "Scene": {
    "Expose": [
      {
        "Expose1": [
          "string"
        ]
      }
    ]
  }
}

4. 处理空值

在模式中处理空值非常重要。对于可能包含空值的字段，请使用 "nullable" 选项。

代码示例

以下是一个使用外部模式文件的加载代码示例：

df1 = (spark.readStream
       .format("cloudFiles")
       .option("cloudFiles.format", "json")
       .option("cloudFiles.schemaLocation", "abfss://[email protected]/checkpoint/bronze_to_silver/trend/schema.json")
       .option("multiline", True)
       .load('abfss://[email protected]/bronze/trend/'))

以下是一个使用内联模式的加载代码示例：

df2 = (spark.readStream
       .format("cloudFiles")
       .option("cloudFiles.format", "json")
       .option("cloudFiles.schema", """
{
  "Id": "string",
  "Scene": {
    "Expose": [
      {
        "Expose1": [
          "string"
        ]
      }
    ]
  }
}
""")
       .option("multiline", True)
       .load('abfss://[email protected]/bronze/trend/'))