本文介绍了如何在Apache Spark的Spark SQL模块中处理结构化数据，特别是从JSON字符串中提取内容并转换为列。通过创建SparkSession，加载数据，然后利用内置函数，如`from_json`和`select`，可以从JSON的"name"、"age"、"address.street"和"phone_numbers"字段提取数据。此外，还展示了如何使用`alias`进行字段重命名，以及`to_json`函数的使用。这些方法使处理大规模JSON数据集变得更加便捷。
Spark SQL是Apache Spark中用于处理结构化数据的模块之一。它提供了一种方便的方式来处理和分析大规模数据集。在Spark SQL中，可以使用内置的函数和表达式来提取JSON字符串中的内容，并将其转换为多个列。本文将介绍如何使用Spark SQL从字符串类型的JSON中提取内容并变成列。
首先，我们需要创建一个SparkSession对象来初始化Spark SQL环境，并加载需要处理的数据。假设我们有一个包含JSON字符串的DataFrame，其中JSON字符串保存在名为"json_data"的列中。
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder
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