为了将jsom的根转换为Dataframe中记录的数量未知的记录，我遇到了一些问题。
我使用类似于以下内容的json生成了一个Dataframe：

val exampleJson = spark.createDataset(
  """
  {"ITEM1512":
        {"name":"Yin",
         "address":{"city":"Columbus",
                    "state":"Ohio"}
                    }, 
    "ITEM1518":
        {"name":"Yang",
         "address":{"city":"Working",
                    "state":"Marc"}
                    }
  }""" :: Nil)

当我按照下面的说明读的时候

val itemsExample = spark.read.json(exampleJson)

生成的架构和Dataframe如下所示：

+-----------------------+-----------------------+
|ITEM1512               |ITEM1518               |
+-----------------------+-----------------------+
|[[Columbus, Ohio], Yin]|[[Working, Marc], Yang]|
+-----------------------+-----------------------+

root
 |-- ITEM1512: struct (nullable = true)
 |    |-- address: struct (nullable = true)
 |    |    |-- city: string (nullable = true)
 |    |    |-- state: string (nullable = true)
 |    |-- name: string (nullable = true)
 |-- ITEM1518: struct (nullable = true)
 |    |-- address: struct (nullable = true)
 |    |    |-- city: string (nullable = true)
 |    |    |-- state: string (nullable = true)
 |    |-- name: string (nullable = true)

但我想产生这样的结果：

+-----------------------+-----------------------+
|Item                   |Values                 |
+-----------------------+-----------------------+
|ITEM1512               |[[Columbus, Ohio], Yin]|
|ITEM1518               |[[Working, Marc], Yang]|
+-----------------------+-----------------------+

因此，为了解析这个json数据，我需要读取所有的列并将其添加到Dataframe中的一个记录中，因为我编写的示例不止这两项。事实上，我想在一个数据框中添加数百万项。
我试图复制中的解决方案：how to parse the json data using spark scala with this code:

val columns:Array[String]       = itemsExample.columns
var arrayOfDFs:Array[DataFrame] = Array() 

for(col_name <- columns){

  val temp = itemsExample.selectExpr("explode("+col_name+") as element")
    .select(
      lit(col_name).as("Item"),
      col("element.E").as("Value"))

  arrayOfDFs = arrayOfDFs :+ temp
}

val jsonDF = arrayOfDFs.reduce(_ union _)
jsonDF.show(false)

但是我面临这个问题，而在阅读另一个问题的例子中，根在数组中，在我的例子中，根是一个结构类型。因此，将引发下一个异常：
org.apache.spark.sql.analysisexception:无法解析“explode”( ITEM1512 )'由于数据类型不匹配：函数explode的输入应为数组或Map类型，而不是struct，name:string>