Apache spark sparksqljson布尔计算

我有一个示例JSON模式（因大小而被截断）：

当我执行以下操作时：

results = sqlContext.sql("SELECT LinearScheduleResult.Schedule.Airings.Sports from tv")

它返回：

[Row(Sports=[False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False])]

当我做一些更复杂的事情时，比如：

results = sqlContext.sql("SELECT LinearScheduleResult.Schedule.Airings from tv where LinearScheduleResult.Schedule.Airings.Sports = 'False'")

它永远不会返回任何东西，我尝试过'false'，false，0，false，以及更多的组合

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任何帮助都将不胜感激

Airings是一个数组，您需要首先分解该行。比如：

select a from tv 
  lateral view explode(LinearScheduleResult.Schedule.Airings) a as a 
  where a.Sports = false

为此，您必须使用HiveSqlContext

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请参见

，或者您可以下拉到常规rdd计算

select a from tv 
  lateral view explode(LinearScheduleResult.Schedule.Airings) a as a 
  where a.Sports = false