spark创建对象生成json数组

在Spark中创建对象生成JSON数组的方法如下：

首先，我们需要创建一个包含要转换为JSON的对象的RDD。然后，我们可以使用`map`函数将每个对象转换为JSON字符串。最后，我们可以使用`collect`函数将RDD中的所有JSON字符串收集到一个数组中。

以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, StringType, StructField, StructType}

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder().appName("Spark JSON Array").getOrCreate()

// 创建要转换为JSON的对象的RDD
val data = spark.sparkContext.parallelize(Seq(
  Row("John", 25),
  Row("Alice", 30),
  Row("Bob", 35)
))

// 创建Schema，定义对象的结构
val schema = StructType(Seq(
  StructField("name", StringType, nullable = false),
  StructField("age", StringType, nullable = false)
))

// 将RDD转换为DataFrame
val df = spark.createDataFrame(data, schema)

// 将每个对象转换为JSON字符串
val jsonArray = df.rdd.map(row => {
  val name = row.getAs[String]("name")
  val age = row.getAs[String]("age")
  s"""{"name": "$name", "age": "$age"}"""
}).collect()

// 打印生成的JSON数组
jsonArray.foreach(println)

这段代码将创建一个包含三个对象的RDD，并将它们转换为具有"name"和"age"字段的JSON字符串。然后，使用`collect`函数将所有JSON字符串收集到一个数组中，并打印出来。

请注意，这只是一个示例，你可以根据你的需求调整代码以适应你的对象结构和数据。