我有一个CSV文件，其中包含各自列中的Map类型数据和Array类型数据 . 我试图在SparkSQL中创建一个数据框，但它会抛出一个错误，说不支持的类型映射和数组 . 我在Spark 1.6.3和Spark 2.2.1中尝试过这个 . 这是代码：

Spark1.6.3：

pyspark --packages com.databricks:spark-csv_2.10:1.5.0
    from pyspark.sql import SQLContext
    from pyspark.sql.types import *
    sqlContext=SQLContext(sc)

    customSchema=StructType([StructField("eid",StringType(),True),StructField("username",StringType(),True),StructField("shipping_address",MapType(StringType(), StringType(), True),True),StructField("email_address",StringType(),True),StructField("phone_number",StringType(),True),StructField("ip_address",StringType(),True),StructField("payment_mode",StringType(),True),StructField("billing_amount",IntegerType(),True),StructField("product_details",ArrayType(StringType(),True),True)])

    df1 = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true').load('/data/ordersdata.csv',schema=customSchema)

df1.show()//when I run this command I get an error:"Unsupported type: map"

Spark 2.21：

from pyspark.sql import SQLContext
    from pyspark.sql.types import *
    sqlContext=SQLContext(sc)

    customSchema=StructType([StructField("eid",StringType(),True),StructField("username",StringType(),True),StructField("shipping_address",MapType(StringType(), StringType(), True),True),StructField("email_address",StringType(),True),StructField("phone_number",StringType(),True),StructField("ip_address",StringType(),True),StructField("payment_mode",StringType(),True),StructField("billing_amount",IntegerType(),True),StructField("product_details",ArrayType(StringType(),True),True)])

    df2=spark.read.csv("/data/ordersdata.csv", schema=customSchema, header='true')

df2.show() //when I run this command I get an error:"Unsupported type: map"

实际上，我的要求是从CSV文件中的 Map 类型列中提取键值对，并使用键作为列 Headers 创建新列，并将相应的值存储在同一数据帧中 . 例如，CSV文件中的 Map 数据如下所示：

{"address_line":"Ridge 2897","zip_code":"15201","city":"Pittsburgh","state":"Pennsylvania","phone_no":"9832901309"}

现在，我想创建如下所示的列，并将它们添加到使用CSV文件创建的主数据框中 .

address_line | zip_code  |  city       |  state       |  phone_no 
Ridge 2897   | 15201     | Pittsburgh  | Pennsylvania | 9832901309
apache-spark-sql pyspark-sql