Comment interroger des types de données complexes (tableaux, cartes, structures) dans les DataFrames Spark SQL ?

Accès aux données complexes dans les DataFrames Spark SQL

Spark SQL prend en charge les types de données complexes tels que les tableaux et les cartes. Cependant, les interroger nécessite des approches spécifiques. Ce guide détaille comment interroger efficacement ces structures :

Tableaux :

Plusieurs méthodes existent pour accéder aux éléments du tableau :

• getItem méthode : Cette méthode API DataFrame accède directement aux éléments par index.

  <code class="language-scala"> df.select($"an_array".getItem(1)).show</code>

• Syntaxe des crochets Hive : Cette syntaxe de type SQL offre une alternative.

  <code class="language-sql"> SELECT an_array[1] FROM df</code>

• Fonctions définies par l'utilisateur (UDF) : Les UDF offrent une flexibilité pour des manipulations de tableaux plus complexes.

  <code class="language-scala"> val get_ith = udf((xs: Seq[Int], i: Int) => Try(xs(i)).toOption)
   df.select(get_ith($"an_array", lit(1))).show</code>

• Fonctions intégrées : Spark propose des fonctions intégrées telles que transform, filter, aggregate et la famille array_* pour le traitement des tableaux.

Cartes :

L'accès aux valeurs de la carte implique des techniques similaires :

• getField méthode : Récupère les valeurs à l'aide de la clé.

  <code class="language-scala"> df.select($"a_map".getField("foo")).show</code>

• Syntaxe des crochets Hive : Fournit une approche de type SQL.

  <code class="language-sql"> SELECT a_map['foo'] FROM df</code>

• Syntaxe des points : Une manière concise d'accéder aux champs de la carte.

  <code class="language-scala"> df.select($"a_map.foo").show</code>

• UDF : Pour des opérations cartographiques personnalisées.

  <code class="language-scala"> val get_field = udf((kvs: Map[String, String], k: String) => kvs.get(k))
   df.select(get_field($"a_map", lit("foo"))).show</code>

• *`map_functions:** Functions likemap_keysandmap_values` sont disponibles pour la manipulation de la carte.

Structures :

L'accès aux champs de structure est simple :

• Syntaxe des points : La méthode la plus directe.

  <code class="language-scala"> df.select($"a_struct.x").show</code>

• SQL brut : Une alternative utilisant la syntaxe SQL.

  <code class="language-sql"> SELECT a_struct.x FROM df</code>

Tableaux de structures :

Interroger des structures imbriquées nécessite de combiner les techniques ci-dessus :

• Syntaxe des points imbriqués : Accédez aux champs dans les structures au sein des tableaux.

  <code class="language-scala"> df.select($"an_array_of_structs.foo").show</code>

• Méthodes combinées : Utilisation de getItem pour accéder aux éléments du tableau, puis de la syntaxe par points pour les champs de structure.

  <code class="language-scala"> df.select($"an_array_of_structs.vals".getItem(1).getItem(1)).show</code>

Types définis par l'utilisateur (UDT) :

Les UDT sont généralement accessibles à l'aide des UDF.

Considérations importantes :

• Contexte : Certaines méthodes peuvent ne fonctionner qu'avec HiveContext, selon votre version de Spark.
• Prise en charge des champs imbriqués : Toutes les opérations ne prennent pas en charge les champs profondément imbriqués.
• Efficacité : L'aplatissement du schéma ou l'explosion de la collection peut améliorer les performances des requêtes complexes.
• Caractère générique : Le caractère générique (*) peut être utilisé avec la syntaxe par points pour sélectionner plusieurs champs.

Ce guide fournit un aperçu complet de l'interrogation de types de données complexes dans Spark SQL DataFrames. N'oubliez pas de choisir la méthode la mieux adaptée à vos besoins spécifiques et à votre structure de données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!