sparkkafka接收不到数据（Spark读取kafka复杂嵌套json的最佳实践）

sparkkafka接收不到数据（Spark读取kafka复杂嵌套json的最佳实践）▶ get_json_object：Spark SQL内置的函数，从一个json字符串中根据指定的json路径抽取一个json对象，第一个参数为column名，用$"column_name"表示，第二个参数为要取的json字段名，"$.字段名"表示。▶ from_json：Spark SQL内置的函数，从一个json 字符串中按照指定的schema格式抽取出来作为DataFrame的列，第一个参数为列名，以$"column_name"表示，第二个参数为定义的数据结构▶ RDD：Spark的基本计算单元，它是一个弹性可复原的分布式数据集。▶ Dataframe：定义为指定到列的数据集（Dataset）。DFS类似于关系型数据库中的表或者像R/Python 中的Dataframe ，可以说是一个具有良好优化技术的关系表。▶ Spark SQL：它

随着互联网的更进一步发展，信息浏览、搜索以及电子商务、互联网旅游生活产品等将生活中的流通环节在线化，对于实时性的要求进一步提升，而信息的交互和沟通正在从点对点往信息链甚至信息网的方向发展，这样必然带来数据各个维度的交叉关联，数据爆炸也不可避免，因此流式处理应运而生，解决实时框架问题，助力大数据分析。

kafka是一个高性能的流式消息队列，适用于大数据场景下的消息传输、消息处理和消息存储，kafka可靠的传递能力让它成为流式处理系统完美的数据来源，很多基于kafka构建的流式处理系统都将kafka作为唯一可靠的数据来源。如Apache Storm、 Apache spark Streaming 、Apache Flink 、Apache Samza 等。

json是kafka消息中比较常见的格式，对于单层json数据的读取和解析相对简单，但是在真实kafka流程处理的业务中，很多情况下都是json嵌套复杂格式消息。Spark1.1以后的版本存在一些实用的 SparkSQL函数，帮助解决复杂的json数据格式，实用函数包括get_json_object、from_json和explode等。

01、Spark框架中的基本概念和内置函数

▶ RDD：Spark的基本计算单元，它是一个弹性可复原的分布式数据集。

▶ Dataframe：定义为指定到列的数据集（Dataset）。DFS类似于关系型数据库中的表或者像R/Python 中的Dataframe ，可以说是一个具有良好优化技术的关系表。

▶ Spark SQL：它是Spark的其中一个模块，用于结构化数据处理，Spark SQL提供的接口为Spark提供了有关数据结构和正在执行的计算的更多信息，Spark SQL会使用这些额外的信息来执行额外的优化。

▶ from_json：Spark SQL内置的函数，从一个json 字符串中按照指定的schema格式抽取出来作为DataFrame的列，第一个参数为列名，以$"column_name"表示，第二个参数为定义的数据结构

▶ get_json_object：Spark SQL内置的函数，从一个json字符串中根据指定的json路径抽取一个json对象，第一个参数为column名，用$"column_name"表示，第二个参数为要取的json字段名，"$.字段名"表示。

▶ explode：Spark SQL内置的函数，可以从规定的Array或者Map中使用每一个元素创建一列，主要用于数组数据的展开，参数为column名，用$"column_name"表示。

02、Kafka复杂嵌套json解析

1）什么是复杂json?

json是一种轻量级的数据交换标准，具体以逗号分隔的key:value键值对的串形式，主要表现形式包括两种：{对象} [数组]，其中key以字符串表达，value包括字符串、数值、boolean值、对象和数组（可嵌套）。在复杂的json数据格式中，通常json数据会有嵌套，每个层级的结构不完全相同，value中不同类型进行混合使用。

下图为一份简单json格式数据：

期望处理的结果为下图的二维表，json串中的key(id，sepallength，sepalwidth，

petallength，petalwidth，label)作为二维表的列，value作为表的一行数据。

下图为一份复杂json格式数据：

期望处理的结果为下图的二维表，json串中单层key（id，createTime，deviceCode）和需要展开的数组trajectory中单个元素key（x，y）作为二维表的列，value是将数组trajectory中所有的元素展开成多行后，与其他列的数据进行对齐。

2）整体思路

Kafka消费者收到复杂嵌套json消息后，一共有两步。

第一步：首先把这批json字符消息转换成分布式数据集RDD[String]中，再将RDD[String]转换成列名为`json`的DataFrame，然后通过Spark SQL内置函数get_json_object将json对象中的`id`、`createTime`、`deviceCode`、`data.trajectory`分别生成新列，并构建一个包含这些列的新DataFrame；

第二步：获取需要展开的列`data.trajectory`的schema（元数据信息），然后由SparkSQL内置函数from_json将列`data.trajectory`的字符内容转换成数组对象，最后通过SparkSQL内置函数explode将`data.trajectory`中的数组中每个元素展开成多行。

基于spark解析复杂json流程设计图：

3）Spark读取kafka复杂json消息解析核心代码

json格式数据如果使用现有的工具，用户常常需要开发出复杂的程序来读写分析系统中的json数据，Spark SQL对json数据的支持是从1.1版本开始发布，并且在Spark 1.2版本中进行了加强。

下图的代码是通过Spark SQL内置的json函数将复杂json转换成一张二维表，并支持将json中数组数据进行展开处理。

4）kafka复杂json解析在Tempo AI中的应用

Tempo AI机器学习平台将kafka数据作为数据挖掘分析标准数据源，既支持简单的json解析，也支持复杂json解析，先进行基础配置读取消息数据，查看消息内容，然后进行映射配置，将数据内容与对应元信息进行匹配，最后可以预览数据内容。

基础配置，包括连接配置和消息信息配置，如下图所示：

在“消息内容”页面，查看提取的单条Kafka消息内容，如下图：

在“映射配置”页面，根据左侧预览的消息内容，通过点击选择左侧的消息到右侧，进行映射配置，可以设置需要展开的数组，如下图：

kafka输入节点配置完成后，执行AI流程，查看洞察信息，如下图所示：

综上，json是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，目前是一种主流的数据格式，json字符串作为消息在kafka消息流中传递应用很广泛，通过Tempo 机器学习平台封装的Spark SQL解析复杂json的能力，极大简化了使用json数据的终端的相关工作，使客户更专注于自己的业务。