如何用 Spark 合并数据集并生成嵌套 JSON？

2024-07-12 14:35:44

如何利用 Spark 高效合并两个数据集并生成嵌套 JSON 对象

在使用 Apache Spark 处理数据时，我们经常需要将多个数据集整合在一起，并以特定格式输出。本文将探讨如何利用 Spark (Java) 高效地将两个数据集合并，并生成包含嵌套 JSON 对象的文本文件，避免使用低效的字符串拼接方式。

问题背景

假设我们有两个数据集：firstToSecondGeneration 和 secondToThirdGeneration，分别记录了第一代到第二代、第二代到第三代的家族关系。

firstToSecondGeneration 数据集：

name|ch1|ch2 |ch3   |ch99   
Bob|Joe|James|      |  
Sue|Joe|James|      |  
John|  |     |      |Johnny

secondToThirdGeneration 数据集：

chName| gChname  
Joe|   Joe Jr.  
Joe|   Josephine  
James| James Jr.  
James| Jamie  
Johnny| Johnny Jr.

目标输出：

我们希望生成一个包含嵌套 JSON 对象的文本文件，结构如下：

[
    {
        "name": "Bob",
        "children": [
            {
                "childName": "Joe",
                "grandChildren": [
                    {
                        "grandChildName": "Joe Jr."
                    },
                    {
                        "grandChildName": "Josephine"
                    }
                ]
            },
            {
                "childName": "James",
                "grandChildren": [
                    {
                        "grandChildName": "James Jr."
                    },
                    {
                        "grandChildName": "Jamie"
                    }
                ]
            }
        ]
    },
    {
        "name": "Sue",
        "children": [
            {
                "childName": "Joe",
                "grandChildren": [
                    {
                        "grandChildName": "Joe Jr."
                    },
                    {
                        "grandChildName": "Josephine"
                    }
                ]
            },
            {
                "childName": "James",
                "grandChildren": [
                    {
                        "grandChildName": "James Jr."
                    },
                    {
                        "grandChildName": "Jamie"
                    }
                ]
            }
        ]
    },
    {
        "name": "John",
        "children": [
            {
                "childName": "Johnny",
                "grandChildren": [
                    {
                        "grandChildName": "Johnny Jr."
                    }
                ]
            }
        ]
    }
]

解决方案

为了避免低效的字符串拼接，我们可以充分利用 Spark 提供的 DataFrame API 和 udf (用户自定义函数) 来实现：

1. 数据预处理

将 firstToSecondGeneration 数据集中所有表示子女的列 (ch1, ch2,...ch99) 整合成一个名为 children 的数组列。

2. 数据关联

使用 join 操作将 firstToSecondGeneration 和 secondToThirdGeneration 数据集根据子女姓名 (children 和 chName) 进行关联。

3. 分组聚合

使用 groupBy 和 agg 函数，将数据按照 name 字段分组，并使用 collect_list 函数将孙辈姓名 (gChname) 聚合成一个数组。

4. 构建嵌套结构

使用 struct 函数和 udf 将数据构建成所需的嵌套 JSON 结构。

代码示例

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.functions.*;

import java.util.Arrays;

public class CombineDatasets {

    public static void main(String[] args) {

        // 创建 SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("Combine Datasets")
                .master("local[*]")
                .getOrCreate();

        // 创建示例数据集
        Dataset<Row> firstToSecondGeneration = spark.createDataFrame(
                Arrays.asList(
                        RowFactory.create("Bob", "Joe", "James", null, null),
                        RowFactory.create("Sue", "Joe", "James", null, null),
                        RowFactory.create("John", null, null, null, "Johnny")
                ),
                Encoders.bean(Person.class).schema()
        );

        Dataset<Row> secondToThirdGeneration = spark.createDataFrame(
                Arrays.asList(
                        RowFactory.create("Joe", "Joe Jr."),
                        RowFactory.create("Joe", "Josephine"),
                        RowFactory.create("James", "James Jr."),
                        RowFactory.create("James", "Jamie"),
                        RowFactory.create("Johnny", "Johnny Jr.")
                ),
                Encoders.bean(Relation.class).schema()
        );

        // 将子女列整合到数组
        Dataset<Row> firstGenWithChildren = firstToSecondGeneration.withColumn("children", array(
                firstToSecondGeneration.col("ch1"),
                firstToSecondGeneration.col("ch2"),
                firstToSecondGeneration.col("ch3"),
                firstToSecondGeneration.col("ch99")
        )).select("name", "children");

        // 数据关联
        Dataset<Row> joinedData = firstGenWithChildren.join(
                secondToThirdGeneration,
                expr("array_contains(children, chName)"),
                "left"
        );

        // 分组聚合
        Dataset<Row> result = joinedData.groupBy("name")
                .agg(collect_list(struct("chName", "gChname")).alias("children"));

        // 构建嵌套JSON结构
        Dataset<Row> finalResult = result.withColumn(
                "children",
                transform(
                        col("children"),
                        x -> struct(
                                col("x.chName").alias("childName"),
                                struct(col("x.gChname").alias("grandChildName")).alias("grandChildren")
                        )
                )
        );

        // 输出结果
        finalResult.show(false);

        // 停止 SparkSession
        spark.stop();
    }

    // 定义数据结构类
    public static class Person {
        public String name;
        public String ch1;
        public String ch2;
        public String ch3;
        public String ch99;
    }

    public static class Relation {
        public String chName;
        public String gChname;
    }
}

常见问题解答

如何处理更多层的嵌套关系？

可以根据实际需求，添加更多的 join 操作和 struct 函数调用来构建更深层次的嵌套结构。
如何处理数据集中缺失值？

可以使用 na.fill 或其他方法来填充或处理缺失值，避免数据关联和聚合出现错误。
如何将最终结果保存为 JSON 文件？

可以使用 finalResult.write.json("output_path") 方法将结果保存为 JSON 文件。
如何优化代码性能？

可以考虑使用广播变量、数据分区等技术来优化代码性能，提高数据处理效率。
如何将代码应用到其他类似场景？

可以根据具体的数据结构和目标输出格式，修改代码中的数据预处理、关联、聚合和结构构建部分，以适应不同的应用场景。