Spark SQL中怎么操作JSON字段，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
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get_json_object
第一个就是get_json_object，具体用法如下：
select get_json_object('{"k": "foo", "v": 1.0}','$.k') as k需要给定get_json_object 一个json字段名（或者字符串），然后通过类似jsonPath的方式去拿具体的值。
这个方法其实有点麻烦，如果要提取里面的是个字段，我就要写是个类似的东西，很复杂。
from_json
具体用法如下：
select a.k from (
select from_json('{"k": "foo", "v": 1.0}','k STRING, v STRING',map("","")) as a
)这个方法可以给json定义一个Schema,这样在使用时，就可以直接使用a.k这种方式了，会简化很多。
to_json
该方法可以把对应字段转化为json字符串，比如：
select to_json(struct(*)) AS value
可以把所有字段转化为json字符串，然后表示成value字段，接着你就可以把value字段写入Kafka了。是不是很简单。
处理具有大量字段的JSON数据集
JSON数据通常是半结构化、非固定结构的。将来，我们将扩展Spark SQL对JSON支持，以处理数据集中的每个对象可能具有相当不同的结构的情况。例如，考虑使用JSON字段来保存表示HTTP标头的键/值对的数据集。每个记录可能会引入新的标题类型，并为每个记录使用一个不同的列将产生一个非常宽的模式。我们计划支持自动检测这种情况，而是使用map类型。因此，每行可以包含Map，使得能够查询其键/值对。这样，Spark SQL将处理具有更少结构的JSON数据集，推动了基于SQL的系统可以处理的那种查询的边界。
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