sparksql to_json()

`to_json()`是Spark SQL中的一个函数，它用于将DataFrame或SQL查询结果转换为JSON格式的字符串。

使用`to_json()`函数，你可以将DataFrame的列转换为JSON对象，并将其作为一个新的列添加到DataFrame中。以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import to_json

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建一个示例DataFrame
data = [("Alice", 25, "USA"), ("Bob", 30, "Canada"), ("Charlie", 35, "UK")]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "country"])

# 使用to_json()函数将DataFrame转换为JSON字符串
df_with_json = df.withColumn("json_data", to_json(df))

# 显示结果
df_with_json.show(truncate=False)

输出结果如下：

+-------+---+-------+--------------------------------------------------------+
|name   |age|country|json_data                                               |
+-------+---+-------+--------------------------------------------------------+
|Alice  |25 |USA    |{"name":"Alice","age":25,"country":"USA"}                |
|Bob    |30 |Canada |{"name":"Bob","age":30,"country":"Canada"}               |
|Charlie|35 |UK     |{"name":"Charlie","age":35,"country":"UK"}               |
+-------+---+-------+--------------------------------------------------------+

上述代码中，我们使用`to_json(df)`将DataFrame `df`转换为JSON字符串，并将其添加为一个新的列`json_data`。每行数据都被转换为一个JSON对象，包含了每个列的键值对。

希望这可以回答你的问题！如果还有其他疑问，请随时提出。