将Json解析动态激发为键值字符串

我正在尝试将通用json动态转换为键值字符串（至少3级嵌套）。 例如： Json:

结果：键值字符串类似于：

a.d=1
a.e=2
a.f=3
a.g.h.i=4
a.g.h.j=5
a.g.h.k=6
a.g.h.l=True
a.g.h.m=True
a.g.h.n=1821
a.g.h.o=False
a.g.h.i=7
a.g.h.g=8
a.g.h.l=False
a.g.h.m=False
a.g.h.o=False
a.l=False
b.p.q.h.i=7
b.p.q.h.g=8
b.p.q.h.l=False
b.p.q.h.m=False
b.p.q.h.o=False
b.p.q.h.r=FALSE
b.p.q.h.i=4
b.p.q.h.j=5
b.p.q.h.k=6
b.p.q.h.l=True
b.p.q.h.m=True
b.p.q.h.n=1821
b.p.q.h.o=False
b.p.q.h.r=FALSE
b.s.t.u=["xxx:*"]
b.s.t.v=333
b.s.t.w=10
b.x.y=DEFAULT
c.z=100
c.zz=2020-11-06T07:15:25.836Z

这里键可能来自任何东西，因此不能使用键的硬编码字符串值进行解析。 我试着把火花装进去 rdd=spark.sparkContext.wholeTextFiles（“s3:///jsontest/*.json”）

这让我将key作为json文件名，将json字符串作为值，现在我不知道如何解析json字符串并将其转换为包含key-value结构的字符串列表。 另外，要处理不同的模式json ata时间，就像在pairdd中一样，我们将键作为文件名，将值作为jsonstring，因此每个jsonstring应该只转换为该特定文件名的键值 让我知道如果有任何想法我可以这样做，我使用的是那篇文章中的

explodeColumns

使用

json

函数读取所有json文件，然后使用

explodeColumns

val df = spark.read.json("/your/json/directory/").explodeColumns

要获取键、值对中的数据，请检查下面的代码

df.select(map(df.columns.flatMap(c => Seq(lit(c),col(c))):_*).as("map")).show(false)

---

您使用的是python还是scala？任何语言都可以使用python、scala或Java。您可以根据自己的要求检查此post-&更改。这很有帮助，但它以表格格式提供所有数据，而不是键值类型，我的意思是，我的表中只有两列（键、值），我认为在此之后，转置将有所帮助，有什么想法吗？一旦你得到了表格格式，你就可以将这些列移动到映射中，你将得到作为键、值的数据。我得到了一些数据类型不匹配的错误：由于数据类型不匹配：函数映射的给定值都应该是相同的类型，但它们是相同的[string，string，string，string，bigint，string，boolean，string，boolean，string，string，string，bigint，string，string，string，boolean，string，string，boolean，string]；还有一件事，我可以用生成的键映射文件名。是的，映射应该包含相同的数据类型。我认为必须将所有数据类型转换为字符串。

df.select(map(df.columns.flatMap(c => Seq(lit(c),col(c))):_*).as("map")).show(false)