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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InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.
