Comment interroger efficacement des DataFrames Spark SQL avec des types complexes ?

Interroger efficacement des DataFrames Spark SQL avec des types de données complexes

Travailler avec des types de données complexes tels que des tableaux et des cartes dans Spark SQL DataFrames peut présenter des défis uniques. Ce guide présente des stratégies efficaces pour récupérer les données de ces structures.

Interrogation des colonnes du tableau :

Plusieurs méthodes existent pour accéder aux éléments du tableau :

• getItemMéthode :Accéder directement à un élément grâce à son index.
• Notation Hive Bracket : Utilisez des crochets ([]) pour spécifier l'index de l'élément.
• Fonctions définies par l'utilisateur (UDF) : Créez des fonctions personnalisées pour une logique d'extraction d'éléments plus complexe.
• Fonctions d'ordre supérieur : Tirez parti de fonctions telles que transform pour des manipulations par éléments.
• Fonctions de tableau intégrées : Utilisez des fonctions telles que array_distinct pour des opérations de tableau spécifiques.

Accès aux colonnes de la carte :

Récupérez les valeurs de la carte à l'aide de ces techniques :

• getField Méthode : Accéder à une valeur à l'aide de sa clé associée.
• Hive Bracket Notation : Accédez directement aux valeurs dans la requête à l'aide de la syntaxe clé-valeur.
• Notation par points : Utilisez un chemin complet pour accéder à la valeur souhaitée.
• UDF : Utilisez des UDF pour une récupération de valeur plus complexe.
• Fonctions de carte : Utilisez des fonctions telles que map_keys et map_values pour l'extraction de clés et de valeurs.

Travailler avec les colonnes Struct :

Accédez aux champs dans les colonnes de structure en utilisant :

• Notation par points (API DataFrame et SQL) : Utilisez des chemins séparés par des points pour parcourir la hiérarchie de la structure.

Navigation dans les structures imbriquées :

Accéder aux champs dans des tableaux ou des structures imbriquées implique :

• Notation par points : Chaînez les points pour accéder aux champs imbriqués.
• getItem Méthode : Extraire les éléments du tableau en utilisant leurs indices.
• UDF : Définissez des UDF pour gérer des modèles d'accès imbriqués complexes.

Gestion des types définis par l'utilisateur (UDT) et des valeurs imbriquées :

• UDF pour l'accès UDT : Utilisez les UDF pour interroger les champs de types définis par l'utilisateur.
• Aplatissement et explosion du schéma : Pensez à restructurer votre schéma en aplatissant ou en éclatant les collections pour simplifier les requêtes.

Considérations supplémentaires :

• Selon votre version de Spark, HiveContext peut être nécessaire pour certaines opérations.
• Des caractères génériques peuvent être incorporés dans la notation par points pour une sélection de champ flexible.
• Des fonctions spécialisées telles que get_json_object et from_json sont disponibles pour interroger les colonnes JSON.

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!