Spark Row转换为JSON
我想从Spark v.1.6（使用scala）数据帧创建JSON。我知道这样做很简单df.toJSON。
但是，我的问题看起来有些不同。例如，考虑具有以下列的数据框：
| A | B | C1 | C2 | C3 |
-------------------------------------------
| 1 | test | ab | 22 | TRUE |
| 2 | mytest | gh | 17 | FALSE |
我想最后有一个数据框
| A | B | C |
----------------------------------------------------------------
| 1 | test | { "c1" : "ab", "c2" : 22, "c3" : TRUE } |
| 2 | mytest | { "c1" : "gh", "c2" : 17, "c3" : FALSE } |
其中，C是含有JSON C1，C2，C3。不幸的是，我在编译时不知道数据框是什么样子（除了列A，列B始终是“固定的”）。
至于我为什么需要这个的原因：我正在使用Protobuf发送结果。不幸的是，我的数据框有时具有比预期更多的列，并且我仍然会通过Protobuf发送这些列，但是我不想在定义中指定所有列。
我该如何实现？
问题答案：
Spark
2.1应该对此用例具有本机支持（请参阅＃15354）。
import org.apache.spark.sql.functions.to_json
df.select(to_json(struct($"c1", $"c2", $"c3")))
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