用Spark过滤嵌套的JSON，过滤条件基于不同的数据类型。

利用Spark SQL的 StructType 和 StructField 类型，先定义一个嵌套的JSON数据结构。然后，使用 Spark DataFrame 的 filter 操作，对过滤条件进行定义。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType

# 定义嵌套的JSON数据结构
schema = StructType([
    StructField("name", StringType()),
    StructField("age", IntegerType()),
    StructField("address", StructType([
        StructField("city", StringType()),
        StructField("zip", IntegerType())
    ]))
])

# 创建DataFrame对象
data = [
    ('John', 25, ('New York', 12345)),
    ('Mary', 30, ('San Francisco', 45678))
]
df = spark.createDataFrame(data, schema=['name', 'age', 'address'])

# 过滤操作
df_filtered = df.filter((col("name") == "John") & (col("address.zip") == 12345))

df_filtered.show()

在这个示例中，我们定义了一个嵌套的JSON数据结构–包含“name”、“age”和“address”字段。接下来，我们创建一个 DataFrame 对象并进行过滤操作，过滤条件基于不同的数据类型。最后，我们将结果展示出来。