Json 使用PySpark，我们如何根据由某个列值定义的不同模式输出文件？

我使用pySpark（Spark 2.1.0）并在S3中有事件日志文件

事件日志具有json格式（每行表示有效的json），每行具有

Event\u id

属性。其余属性的变化很大程度上取决于

事件\u id

e、 g.）

{“事件id”：“1001”，“帐户id”：1，“名称”：“John”}
{“事件id”：“1004”，“帐户id”：2，“采购id”：5，“采购数量”：1}

如果我立即将这个json文件加载到DF中，似乎所有列都作为所有行的模式属性包含在内。但我想要实现的是将输入JSON数据划分到每个event_id的行中，使用拼花格式为每个event_id设置适当的模式，然后单独保存文件以从仪表板分析每个事件

我提出了一个解决方案，指定每个模式并加载整个json文件的次数与事件id的数量相同，但我认为这是不有效的。我也可以允许包含所有行，但我不确定这是否是常见的方法

有什么惯用且有效的方法来实现这一点吗