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目录
- 前言
- 函数介绍
- 参数说明
- 示例
前言
在Apache Hive中，并没有内置的to_json函数。在Apache Spark SQL中确实有to_json函数,它可以用来将结构化数据（如结构化类型或MAP类型）转换为JSON字符串。这个功能对于需要将表格数据输出为JSON格式的场景非常有用。
函数介绍
to_json(expr [, options])
参数说明
| 参数 | 类型 | 必需 | 描述 |
|---|---|---|---|
| expr | 结构化数据类型 | ✓ | 待转换的列或表达式（STRUCT, MAP, ARRAY 等） |
| options | MAP<STRING,STRING> | ✗ | 控制 JSON 输出的选项（日期格式、时区处理等），Spark 2.4+ 支持 |
示例
1.支持的数据类型转换
SELECT to_json(named_struct('name', 'Alice', 'age', 25)) AS struct_example, -- {"name":"Alice","age":25}to_json(map('id', 1001, 'status', 1)) AS map_example, -- {"id":1001,"status":1}to_json(array(1, 2, 3)) AS array_example, -- [1,2,3]to_json(map('a', named_struct('b', 1))) AS example1, ---[{"a":1,"b":2}]to_json(array(map('a', 1))) AS example2 ---[{"a":1}]
2.嵌套数据结构处理
SELECT to_json(named_struct('user', named_struct('name', 'Bob', 'email', 'bob@example.com'),'scores', array(95, 87, 92))
) AS nested_json;
/*
输出：
{"user": {"name": "Bob","email": "bob@example.com"},"scores": [95,87,92]
}
*/
3.可选参数 options 配置
SELECT to_json(named_struct('event', 'login', 'timestamp', current_timestamp()),map('timestampFormat', "yyyy-MM-dd HH:mm", -- 自定义时间格式'ignoreNullFields', 'false' -- 保留NULL字段)
);
/*
输出示例：
{"event":"login","timestamp":"2023-08-15 14:30"}
*/SELECT to_json(named_struct('date', current_date()), map('dateFormat', 'dd/MM/yyyy')) AS json;
/*
输出示例：
{"date":"26/06/2025"}
*/
备注：
Spark SQL Programming Guide：提供关于Spark SQL使用的指南，包括如何使用Spark SQL函数。
可以通过以下链接访问：Spark SQL Programming Guide:https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html