중첩된 데이터 구조(맵, 배열, 구조체)를 사용하여 Spark SQL DataFrame을 쿼리하는 방법은 무엇입니까?
Spark SQL을 사용하여 복합 유형 데이터 프레임 쿼리
소개
Spark SQL은 맵, 배열 등 데이터 프레임에 저장된 복합 유형 쿼리를 지원합니다. 이 가이드에서는 중첩된 데이터 구조에 액세스하고 조작하기 위한 구문과 방법을 간략하게 설명합니다.
액세스 배열
Column.getItem 메소드
<code>df.select($"arrayColumn".getItem(index)).show</code>
여기서 index는 배열에서 필요한 요소의 위치를 나타냅니다.
Hive 대괄호 구문
<code>sqlContext.sql("SELECT arrayColumn[index] FROM df").show</code>
사용자 정의 함수(UDF)
<code>val get_ith = udf((xs: Seq[Int], i: Int) => Try(xs(i)).toOption) df.select(get_ith($"arrayColumn", lit(index))).show</code>
배열 필터링 및 변환
Spark 2.4에는 배열 작업에 사용할 수 있는 필터, 변환, 집계 및 array_* 함수와 같은 내장 함수가 도입되었습니다.
필터
<code>df.selectExpr("filter(arrayColumn, x -> x % 2 == 0) arrayColumn_even").show</code>
변신
<code>df.selectExpr("transform(arrayColumn, x -> x + 1) arrayColumn_inc").show</code>
집계
<code>df.selectExpr("aggregate(arrayColumn, 0, (acc, x) -> acc + x, acc -> acc) arrayColumn_sum").show</code>
기타 배열 함수
- 배열_고유
- array_max
- 평평하게
- arrays_zip
- array_union
- 슬라이스
액세스 매핑
Column.getField 메소드
<code>df.select($"mapColumn".getField("key")).show</code>
여기서 key는 맵에 필요한 키의 이름을 나타냅니다.
Hive 대괄호 구문
<code>sqlContext.sql("SELECT mapColumn['key'] FROM df").show</code>
전체 경로 지점 구문
<code>df.select($"mapColumn.key").show</code>
사용자 정의 함수(UDF)
<code>val get_field = udf((kvs: Map[String, String], k: String) => kvs.get(k)) df.select(get_field($"mapColumn", lit("key"))).show</code>
map_* 함수
- map_keys
- 지도_값
액세스 구조
전체 경로 지점 구문
<code>df.select($"structColumn.field").show</code>
그 중 field는 구조 내 필수 필드의 이름을 나타냅니다.
중첩 구조 배열에 액세스
중첩 구조 배열의 필드는 도트 구문, 필드 이름 및 열 메서드의 조합을 사용하여 액세스할 수 있습니다.
도트 구문
<code>df.select($"nestedArrayColumn.foo").show</code>
데이터프레임 API
<code>df.select($"nestedArrayColumn.vals".getItem(index).getItem(innerIndex)).show</code>
추가 참고사항
- 사용자 정의 유형(UDT)의 필드는 UDF를 사용하여 액세스할 수 있습니다.
- 중첩 데이터와 관련된 일부 작업의 경우 패턴을 평면화하거나 컬렉션을 확장해야 할 수도 있습니다.
- JSON 열은 get_json_object 및 from_json 함수를 사용하여 쿼리할 수 있습니다.
위 내용은 중첩된 데이터 구조(맵, 배열, 구조체)를 사용하여 Spark SQL DataFrame을 쿼리하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.
