考虑以下json输入：

{
  "common": { "type":"A", "date":"2020-01-01T12:00:00" },
  "data": {
    "name":"Dave",
    "pets": [ "dog", "cat" ]
  }
}
{
  "common": { "type": "B", "date":"2020-01-01T12:00:00" },
  "data": {
    "whatever": { "X": {"foo":3}, "Y":"bar" },
    "favoriteInts": [ 0, 1, 7]
  }
}

我熟悉 json-schema 我可以这样形容 data 子结构可以是 name,pets 或 whatever,favoriteInts . 我们使用 common.type 用于标识类型的字段。
这在spark模式定义中可能吗？初步试验的思路如下：

schema = StructType([
        StructField("common", StructType(common_schema)), # .. because the type is consistent                                       
        StructField("data", StructType())  # attempting to declare a "generic" struct
    ])
    df = spark.read.option("multiline", "true").json(source, schema)

不起作用；一读到 data struct包含，嗯，任何东西，但在这个特殊的例子中2个字段，我们得到：

+--------------------+----+                                                     
|              common|data|
+--------------------+----+
|{2020-01-01T12:00...|  {}|
+--------------------+----+

并尝试提取任何指定字段 No such struct field <whatever> . 将“generic struct”从 schema def完全生成一个没有任何字段名的Dataframe data ，别管里面的田地。
除此之外，我最终会尝试这样做：

df = spark.read.json(source)
def processA(frame):
    frame.select( frame.data.name )  # we KNOW name exists for type A
    ...
def processB(frame):
    frame.select( frame.data.favoriteInts )  # we KNOW favoriteInts exists for type B
    ...
processA( df.filter(df.common.type == "A") )
processB( df.filter(df.common.type == "B") )