How to create a JSON with an array of objects including null values using AWS Glue and Spark?

I am working on a data transformation pipeline using AWS Glue with Apache Spark. I need to create a JSON output that contains an array of objects where all fields are included, even if they contain null values.

Currently, some fields with null values are being excluded in the resulting JSON, but I need them to be explicitly represented in the output, similar to:

[
    {"identifier":"1015604061WS","values":{"erp_name":[{"locale":"de_DE","scope":null,"data":"Digitales Badethermometer Ente"}],"inside_length":null,"inside_width":null,"inside_height":null,"diagonal":null,"gross_weigth":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.084,"unit":"KILOGRAM"}}],"nett_weigth":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.08,"unit":"KILOGRAM"}}],"ean13":[{"locale":null,"scope":null,"data":"4250226038424"}],"uvp":null,"internal_note":[{"locale":"de_DE","scope":null,"data":"Das digitale Bad— und Raumthermometer misst nicht nur die Temperaturen, sondern sorgt auch für Spiel und Spaß während des Badens. Durch die praktische Mehrfach—Funktionalität kann die Temperatur nicht nur im Wasser, sondern auch in der Luft einfach gemessen werden und wird digital, gut lesbar, angezeigt. So ist das Ablesen deutlich besser als bei der Skala herkömmlicher Thermometer. Dank des integrierten roten LED—Lichts wird direkt signalisiert, wenn die Wassertemperatur für Ihr Kind zu hoch ist. Die ideale Badetemperatur liegt bei 37 Grad. Zudem kann das Thermometer einfach mit Hilfe des Saugnapfs flexibel in der Badewanne, der Erwachsenenwanne oder auch an Bad—Fliesen angebracht werden, sodass es nicht stört und man von überall die Anzeige bequem ablesen kann.nHinweis: Das LED—Signale leuchtet rot, sobald die Wassertemperatur zu hoch für Ihr Kind ist und über 37 Grad steigt."}],"expiry_date":[{"locale":null,"scope":null,"data":""}],"volume":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.001,"unit":"CUBIC_METER"}}],"country_iso_code":[{"locale":null,"scope":null,"data":"CN"}],"material_type":[{"locale":null,"scope":null,"data":"HAWA"}],"length":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.14,"unit":"METER"}}],"width":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.15,"unit":"METER"}}],"height":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.069,"unit":"METER"}}],"packaging_quantity":[{"locale":null,"scope":null,"data":1}],"pruftext":[{"locale":"de_DE","scope":null,"data":"— Niedliche Badeenten— Misst Raum— und Wassertemperaturn— Rote LED—Kontrollleuchte signalisiert, wenn die Wassertemperatur über 37 Grad steigt"}],"ean128":[{"locale":"de_DE","scope":null,"data":"4250404716977"}],"length_vpe":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.14,"unit":"METER"}}],"width_vpe":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.15,"unit":"METER"}}],"heigth_vpe":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.069,"unit":"METER"}}],"gross_weigth_vpe":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.084,"unit":"KILOGRAM"}}],"nett_weigth_vpe":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.08,"unit":"KILOGRAM"}}],"lhm_menge":[{"locale":null,"scope":null,"data":"648"}],"rotho_colors":[{"locale":null,"scope":null,"data":["04061"]}]}},
    {"identifier":"1019502238WS","values":{"erp_name":[{"locale":"de_DE","scope":null,"data":"Funktionskordel 12.5 m MADEI"}],"inside_length":null,"inside_width":null,"inside_height":null,"diagonal":null,"gross_weigth":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.055,"unit":"KILOGRAM"}}],"nett_weigth":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.054,"unit":"KILOGRAM"}}],"ean13":[{"locale":null,"scope":null,"data":"7610859190093"}],"uvp":null,"internal_note":[{"locale":"de_DE","scope":null,"data":""}],"expiry_date":[{"locale":null,"scope":null,"data":""}],"volume":null,"country_iso_code":[{"locale":null,"scope":null,"data":"CN"}],"material_type":[{"locale":null,"scope":null,"data":"FERT"}],"length":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.2,"unit":"METER"}}],"width":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.12,"unit":"METER"}}],"height":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.019,"unit":"METER"}}],"packaging_quantity":[{"locale":null,"scope":null,"data":1}],"pruftext":[{"locale":"de_DE","scope":null,"data":""}],"ean128":[{"locale":"de_DE","scope":null,"data":"7612583321026"}],"length_vpe":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.2,"unit":"METER"}}],"width_vpe":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.12,"unit":"METER"}}],"heigth_vpe":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.076,"unit":"METER"}}],"gross_weigth_vpe":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.22,"unit":"KILOGRAM"}}],"nett_weigth_vpe":[{"locale":null,"scope":null,"data":{"amount":0.054,"unit":"KILOGRAM"}}],"lhm_menge":[{"locale":null,"scope":null,"data":"1760"}],"rotho_colors":[{"locale":null,"scope":null,"data":["02238"]}]}}
]

Code example:

spark = glueContext.spark_session
spark = SparkSession.builder 
    .appName("GlueJob") 
    .config("spark.sql.jsonGenerator.ignoreNullFields", "false") 
    .getOrCreate()
job = Job(glueContext)

def map_unit(unit_column):
    return when(col(unit_column) == 'M', 'METER') 
           .when(col(unit_column) == 'KG', 'KILOGRAM') 
           .when(col(unit_column) == 'M3', 'CUBIC_METER') 
           .when(col(unit_column) == 'MM', 'MILLIMETER') 
           .otherwise(col(unit_column))

def create_structure(column_name, unit_column):
    return when(
        (col(column_name) != 0) & (col(unit_column).isNotNull()) & (col(unit_column) != ""),
        array(struct(
            lit(None).alias("locale"),
            lit(None).alias("scope"),
            struct(
                col(column_name).cast("float").alias("amount"), 
                map_unit(unit_column).alias("unit")
            ).alias("data")
        ))
    ).otherwise(None)

def create_currency_structure(column_name, currency_column):
    return when(
        (col(column_name) != 0) & (col(currency_column).isNotNull()) & (col(currency_column) != ""),
        array(struct(
            lit(None).alias("locale"),
            lit(None).alias("scope"),
            array(struct(col(column_name).cast("float").alias("amount"), col(currency_column).alias("currency"))).alias("data")
        ))
    ).otherwise(None)

database_name = "project_example"
table_name = "input"
df = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(
    database=database_name, 
    table_name=table_name,
    transformation_ctx="catalog_node"
).toDF()

df = df.filter(col('material').isNotNull()).withColumnRenamed('material', 'identifier')

df = df.withColumn('erp_name', array(struct(
    when(lit("de_DE") == "", None).otherwise(lit("de_DE")).alias("locale"),
    lit(None).alias("scope"),
    col('materialkurztext').alias("data")
)))

df = df.withColumn('ean13', array(struct(
    lit(None).alias("locale"),
    lit(None).alias("scope"),
    regexp_replace(col('ean13'), "^'", "").cast('string').alias("data")
)))

df = df.withColumn('internal_note', array(struct(
    lit("de_DE").alias("locale"),
    lit(None).alias("scope"),
    col('`int.Vermerk`').alias("data")  # Usar backticks para nombres con caracteres especiales
)))

df = df.withColumn('expiry_date', array(struct(
    lit(None).alias("locale"),
    lit(None).alias("scope"),
    col('auslaufdatum').cast("string").alias("data")
)))

df = df.withColumn('country_iso_code', array(struct(
    lit(None).alias("locale"),
    lit(None).alias("scope"),
    col('ursprungsland').alias("data")
)))

df = df.withColumn('material_type', array(struct(
    lit(None).alias("locale"),
    lit(None).alias("scope"),
    col('materialart').alias("data")
)))

df = df.withColumn('packaging_quantity', array(struct(
    lit(None).alias("locale"),
    lit(None).alias("scope"),
    col('verpackungsmenge').alias("data")
)))

df = df.withColumn('pruftext', array(struct(
    lit("de_DE").alias("locale"),
    lit(None).alias("scope"),
    col('prüftext').alias("data")
)))

df = df.withColumn('ean128', array(struct(
    lit("de_DE").alias("locale"),
    lit(None).alias("scope"),
    regexp_replace(col('ean128'), "^'", "").cast('string').alias("data")
)))

df = df.withColumn('lhm_menge', array(struct(
    lit(None).alias("locale"),
    lit(None).alias("scope"),
    regexp_replace(col('`pal.-Mng.`'), "^'", "").cast('string').alias("data")
)))

df = df.withColumn('rotho_colors', array(struct(
    lit(None).alias("locale"),
    lit(None).alias("scope"),
    array(regexp_replace(col('Farbcode'), "^'", "").cast('string')).alias("data")  # Eliminar ' al inicio
)))

df = df.withColumn('inside_length', create_structure('Innenlänge', 'Innenmaßeinheit')) 
       .withColumn('inside_width', create_structure('Innenbreite', 'Innenmaßeinheit')) 
       .withColumn('inside_height', create_structure('Innenhöhe', 'Innenmaßeinheit')) 
       .withColumn('diagonal', create_structure('Diagonale', 'Innenmaßeinheit'))

df = df.withColumn('gross_weigth', create_structure('bruttogewicht st', 'gewichtseinheit st')) 
       .withColumn('nett_weigth', create_structure('nettogewicht st', 'gewichtseinheit st'))

df = df.withColumn('uvp', create_currency_structure('unverbindliche preisempfehlung', 'uvp w'))

df = df.withColumn('volume', create_structure('volumen st', 'volumeneinheit st'))

df = df.withColumn('length', create_structure('länge st', 'abmessungseinheit st')) 
       .withColumn('width', create_structure('breite st', 'abmessungseinheit st')) 
       .withColumn('height', create_structure('höhe st', 'abmessungseinheit st'))

df = df.withColumn('length_vpe', create_structure('länge vpe', 'abmessungseinheit vpe')) 
       .withColumn('width_vpe', create_structure('breite vpe', 'abmessungseinheit vpe')) 
       .withColumn('heigth_vpe', create_structure('höhe vpe', 'abmessungseinheit vpe'))

df = df.withColumn('gross_weigth_vpe', create_structure('bruttogewicht vpe', 'gewichtseinheit vpe')) 
       .withColumn('nett_weigth_vpe', create_structure('vpe nettogewicht', 'gewichtseinheit vpe'))

df = df.withColumn("values", struct(
    col('erp_name').alias("erp_name"),
    when(col('inside_length').isNotNull(), col('inside_length')).alias("inside_length"),
    when(col('inside_width').isNotNull(), col('inside_width')).alias("inside_width"),
    when(col('inside_height').isNotNull(), col('inside_height')).alias("inside_height"),
    when(col('diagonal').isNotNull(), col('diagonal')).alias("diagonal"),
    when(col('gross_weigth').isNotNull(), col('gross_weigth')).alias("gross_weigth"),
    when(col('nett_weigth').isNotNull(), col('nett_weigth')).alias("nett_weigth"),
    col('ean13').alias("ean13"),
    when(col('uvp').isNotNull(), col('uvp')).alias("uvp"),
    col('internal_note').alias("internal_note"),
    col('expiry_date').alias("expiry_date"),
    when(col('volume').isNotNull(), col('volume')).alias("volume"),
    col('country_iso_code').alias("country_iso_code"),
    col('material_type').alias("material_type"),
    when(col('length').isNotNull(), col('length')).alias("length"),
    when(col('width').isNotNull(), col('width')).alias("width"),
    when(col('height').isNotNull(), col('height')).alias("height"),
    col('packaging_quantity').alias("packaging_quantity"),
    col('pruftext').alias("pruftext"),
    col('ean128').alias("ean128"),
    when(col('length_vpe').isNotNull(), col('length_vpe')).alias("length_vpe"),
    when(col('width_vpe').isNotNull(), col('width_vpe')).alias("width_vpe"),
    when(col('heigth_vpe').isNotNull(), col('heigth_vpe')).alias("heigth_vpe"),
    when(col('gross_weigth_vpe').isNotNull(), col('gross_weigth_vpe')).alias("gross_weigth_vpe"),
    when(col('nett_weigth_vpe').isNotNull(), col('nett_weigth_vpe')).alias("nett_weigth_vpe"),
    # col('lhm_menge').alias("lhm_menge"),
    col('rotho_colors').alias("rotho_colors")
))

df_transformed = df.select('identifier', 'values')

output_path = "s3://project_example/export"

df_transformed.write.json(output_path, mode='overwrite', ignoreNullFields=False)

job.commit()

What is the best approach to ensure that all fields, including those with null values, are preserved in the JSON output?

I am using the following versions:

AWS Glue version 4.0

Python 3

Any guidance or sample code would be greatly appreciated.

  • apache-spark
  • pyspark
  • etl
  • aws-glue

Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức sự kiện 5 sao Thông tin về chúng tôi Dịch vụ sinh nhật bé trai Dịch vụ sinh nhật bé gái Sự kiện trọn gói Các tiết mục giải trí Dịch vụ bổ trợ Tiệc cưới sang trọng Dịch vụ khai trương Tư vấn tổ chức sự kiện Hình ảnh sự kiện Cập nhật tin tức Liên hệ ngay Thuê chú hề chuyên nghiệp Tiệc tất niên cho công ty Trang trí tiệc cuối năm Tiệc tất niên độc đáo Sinh nhật bé Hải Đăng Sinh nhật đáng yêu bé Khánh Vân Sinh nhật sang trọng Bích Ngân Tiệc sinh nhật bé Thanh Trang Dịch vụ ông già Noel Xiếc thú vui nhộn Biểu diễn xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức tiệc uy tín Khám phá dịch vụ của chúng tôi Tiệc sinh nhật cho bé trai Trang trí tiệc cho bé gái Gói sự kiện chuyên nghiệp Chương trình giải trí hấp dẫn Dịch vụ hỗ trợ sự kiện Trang trí tiệc cưới đẹp Khởi đầu thành công với khai trương Chuyên gia tư vấn sự kiện Xem ảnh các sự kiện đẹp Tin mới về sự kiện Kết nối với đội ngũ chuyên gia Chú hề vui nhộn cho tiệc sinh nhật Ý tưởng tiệc cuối năm Tất niên độc đáo Trang trí tiệc hiện đại Tổ chức sinh nhật cho Hải Đăng Sinh nhật độc quyền Khánh Vân Phong cách tiệc Bích Ngân Trang trí tiệc bé Thanh Trang Thuê dịch vụ ông già Noel chuyên nghiệp Xem xiếc khỉ đặc sắc Xiếc quay đĩa thú vị

Filed under: Kiến thức lập trình - @ 15:18

Thẻ:

Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa
Thiết kế website Thiết kế website Thiết kế website Cách kháng tài khoản quảng cáo Mua bán Fanpage Facebook Dịch vụ SEO Tổ chức sinh nhật