Spark SQL是Apache Spark的一种模块，用于进行结构化数据的处理和分析

Spark SQL是Apache Spark的一种模块，用于进行结构化数据的处理和分析。在Spark SQL中，我们可以使用StructType来定义复杂的数据结构，它可以包含多个字段或列。有时候，我们需要将这些结构化数据展开成多个单独的列，以便进行更方便的分析和查询。本文将介绍如何在Spark SQL中展开StructType为多个列的方法，并提供相应的源代码示例。

首先，让我们假设我们有一个包含名称、年龄和地址的结构化数据，我们希望将其展开为三个独立的列。下面是一个简单的示例数据：

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|       person      |
+-------------------+
| {John, 25, London}|
| {Alice, 30, Paris}|
| {Bob, 35, Berlin} |
+-------------------+

我们可以使用Spark SQL的内置函数来实现这个目标。具体的步骤如下：

步骤 1：创建DataFrame

首先，我们需要创建一个包含结构化数据的DataFrame。可以使用SparkSession来创建DataFrame，示例如下：

import org.apache.