如何在spark Dataset中保存嵌套或JSON对象并转换为RDD？
在Spark中，可以使用toJSON()方法将嵌套或JSON对象保存到Dataset中，并将其转换为RDD。
首先，确保你已经导入了必要的Spark类和函数：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, struct接下来，创建一个SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.appName("NestedJSON").getOrCreate()然后，定义一个包含嵌套或JSON对象的DataFrame：
data = [
("John", {"age": 25, "city": "New York"}),
("Alice", {"age": 30, "city": "San Francisco"}),
("Bob", {"age": 35, "city": "Seattle"})
]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "info"])现在，使用toJSON()方法将DataFrame转换为JSON字符串，并将其保存到Dataset中：
json_ds = df.toJSON()如果你想将Dataset转换为RDD，可以使用rdd()方法：
rdd = json_ds.rdd这样，你就可以在RDD上执行各种操作了。
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