Spark SQL DataFrame で複雑なデータ型 (配列、マップ、構造体) をクエリするにはどうすればよいですか?

Spark SQL データフレームの複雑なデータへのアクセス

Spark SQL は、配列やマップなどの複雑なデータ型をサポートします。 ただし、これらをクエリするには、特定のアプローチが必要です。 このガイドでは、これらの構造を効果的にクエリする方法について詳しく説明します:

配列:

配列要素にアクセスするには、いくつかのメソッドが存在します。

• getItem メソッド: この DataFrame API メソッドは、インデックスによって要素に直接アクセスします。

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

• Hive ブラケット構文: この SQL に似た構文は代替手段を提供します。

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

• ユーザー定義関数 (UDF): UDF は、より複雑な配列操作に対する柔軟性を提供します。

  <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>

• 組み込み関数: Spark は、配列処理用の transform、filter、aggregate、array_* ファミリーなどの組み込み関数を提供します。

マップ:

マップ値へのアクセスには、同様の手法が必要です。

• getField メソッド: キーを使用して値を取得します。

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

• Hive ブラケット構文: SQL のようなアプローチを提供します。

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

• ドット構文: マップ フィールドにアクセスするための簡潔な方法。

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

• UDF: カスタマイズされたマップ操作用。

  <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` はマップ操作に使用できます。

構造体:

構造体フィールドへのアクセスは簡単です:

• ドット構文: 最も直接的な方法。

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

• 生の SQL: SQL 構文を使用した代替案。

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

構造体の配列:

ネストされた構造をクエリするには、上記の手法を組み合わせる必要があります。

• ネストされたドット構文: 配列内の構造体のフィールドにアクセスします。

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

• 結合メソッド: getItem を使用して配列要素にアクセスし、構造体フィールドのドット構文にアクセスします。

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

ユーザー定義型 (UDT):

UDT は通常、UDF を使用してアクセスされます。

重要な考慮事項:

• コンテキスト: Spark のバージョンによっては、一部のメソッドは HiveContext でのみ機能する場合があります。
• ネストされたフィールドのサポート: すべての操作が深くネストされたフィールドをサポートしているわけではありません。
• 効率: スキーマの平坦化またはコレクションの爆発により、複雑なクエリのパフォーマンスが向上する可能性があります。
• ワイルドカード: ワイルドカード文字 (*) をドット構文で使用して、複数のフィールドを選択できます。

このガイドでは、Spark SQL DataFrame での複雑なデータ型のクエリの包括的な概要を説明します。特定のニーズとデータ構造に最適な方法を必ず選択してください。

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