


Wie frage ich komplexe Datentypen (Arrays, Karten, Strukturen) in Spark SQL DataFrames ab?
Zugriff auf komplexe Daten in Spark SQL DataFrames
Spark SQL unterstützt komplexe Datentypen wie Arrays und Karten. Um diese abzufragen, bedarf es jedoch spezifischer Vorgehensweisen. In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie diese Strukturen effektiv abfragen:
Arrays:
Es gibt mehrere Methoden für den Zugriff auf Array-Elemente:
-
getItem
Methode: Diese DataFrame-API-Methode greift direkt auf Elemente nach Index zu.df.select($"an_array".getItem(1)).show
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Hive-Klammer-Syntax: Diese SQL-ähnliche Syntax bietet eine Alternative.
SELECT an_array[1] FROM df
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Benutzerdefinierte Funktionen (UDFs): UDFs bieten Flexibilität für komplexere Array-Manipulationen.
val get_ith = udf((xs: Seq[Int], i: Int) => Try(xs(i)).toOption) df.select(get_ith($"an_array", lit(1))).show
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Eingebaute Funktionen: Spark bietet integrierte Funktionen wie
transform
,filter
,aggregate
und diearray_*
-Familie für die Array-Verarbeitung.
Karten:
Der Zugriff auf Kartenwerte erfordert ähnliche Techniken:
-
getField
Methode: Ruft Werte mit dem Schlüssel ab.df.select($"a_map".getField("foo")).show
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Hive-Klammer-Syntax: Bietet einen SQL-ähnlichen Ansatz.
SELECT a_map['foo'] FROM df
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Punktsyntax: Eine prägnante Möglichkeit, auf Kartenfelder zuzugreifen.
df.select($"a_map.foo").show
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UDFs: Für benutzerdefinierte Kartenoperationen.
val get_field = udf((kvs: Map[String, String], k: String) => kvs.get(k)) df.select(get_field($"a_map", lit("foo"))).show
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*`map_
functions:** Functions like
map_keysand
map_values` stehen für die Kartenmanipulation zur Verfügung.
Strukturen:
Der Zugriff auf Strukturfelder ist unkompliziert:
-
Punktsyntax: Die direkteste Methode.
df.select($"a_struct.x").show
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Raw SQL: Eine Alternative mit SQL-Syntax.
SELECT a_struct.x FROM df
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Arrays von Strukturen:
Das Abfragen verschachtelter Strukturen erfordert die Kombination der oben genannten Techniken:
-
Syntax mit verschachtelten Punkten:Zugriff auf Felder innerhalb von Strukturen innerhalb von Arrays.
df.select($"an_array_of_structs.foo").show
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Kombinierte Methoden:Verwenden von
getItem
für den Zugriff auf Array-Elemente und dann Punktsyntax für Strukturfelder.df.select($"an_array_of_structs.vals".getItem(1).getItem(1)).show
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Benutzerdefinierte Typen (UDTs):
Auf UDTs wird normalerweise über UDFs zugegriffen.
Wichtige Überlegungen:
-
Kontext: Einige Methoden funktionieren möglicherweise nur mit
HiveContext
, abhängig von Ihrer Spark-Version. - Unterstützung für verschachtelte Felder:Nicht alle Vorgänge unterstützen tief verschachtelte Felder.
- Effizienz: Schema-Reduzierung oder Sammlungsexplosion können die Leistung bei komplexen Abfragen verbessern.
-
Platzhalter: Das Platzhalterzeichen (
*
) kann mit Punktsyntax verwendet werden, um mehrere Felder auszuwählen.
Diese Anleitung bietet einen umfassenden Überblick über die Abfrage komplexer Datentypen in Spark SQL DataFrames. Denken Sie daran, die Methode zu wählen, die für Ihre spezifischen Anforderungen und Datenstruktur am besten geeignet ist.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie frage ich komplexe Datentypen (Arrays, Karten, Strukturen) in Spark SQL DataFrames ab?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

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MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.
