spark sql 怎么拆解object类型数据

在 Spark SQL 中，可以使用 `explode` 函数将包含对象类型数据的列拆分成多行。`explode` 函数接受一个包含数组或集合的列，并将其展开为多行。例如，如果有一个包含对象类型数据的 DataFrame，可以使用 `explode` 函数将其拆分成多行，如下所示：

import org.apache.spark.sql.functions._

val df = Seq(
  (1, Seq("apple", "banana")),
  (2, Seq("orange", "peach", "pear"))
).toDF("id", "fruits")

val exploded = df.select($"id", explode($"fruits").as("fruit"))

exploded.show()

输出结果：

+---+------+
| id| fruit|
+---+------+
|  1| apple|
|  1|banana|
|  2|orange|
|  2| peach|
|  2|  pear|
+---+------+

在这个例子中，`explode` 函数将 `df` DataFrame 中的 `fruits` 列拆分成多行，并将其展开为新的 DataFrame `exploded`。每个元素都成为一行，并在新的列 `fruit` 中表示。