Bagaimanakah Saya Menyoal Jenis Data Kompleks (Array, Peta, Struktur) dalam Spark SQL DataFrames?

Mengakses Data Kompleks dalam Spark SQL DataFrames

Spark SQL menyokong jenis data yang kompleks seperti tatasusunan dan peta. Walau bagaimanapun, pertanyaan ini memerlukan pendekatan khusus. Panduan ini memperincikan cara menanyakan struktur ini dengan berkesan:

Susunan:

Beberapa kaedah wujud untuk mengakses elemen tatasusunan:

• Kaedah

  getItem: Kaedah API DataFrame ini mengakses terus elemen mengikut indeks.

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

• Sintaks kurungan Hive: Sintaks seperti SQL ini menawarkan alternatif.

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

• Fungsi Ditentukan Pengguna (UDF): UDF memberikan kefleksibelan untuk manipulasi tatasusunan yang lebih kompleks.

  <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>

• Fungsi terbina dalam: Spark menawarkan fungsi terbina dalam seperti transform, filter, aggregate dan keluarga array_* untuk pemprosesan tatasusunan.

Peta:

Mengakses nilai peta melibatkan teknik yang serupa:

• getField kaedah: Mengambil nilai menggunakan kekunci.

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

• Sintaks kurungan Hive: Menyediakan pendekatan seperti SQL.

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

• Sintaks titik: Cara ringkas untuk mengakses medan peta.

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

• UDF: Untuk operasi peta tersuai.

  <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` tersedia untuk manipulasi peta.

Struktur:

Mengakses medan struct adalah mudah:

• Sintaks titik: Kaedah paling langsung.

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

• SQL Mentah: Alternatif menggunakan sintaks SQL.

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

Susunan Struktur:

Menyoal struktur bersarang memerlukan gabungan teknik di atas:

• Sintaks titik bersarang: Akses medan dalam struct dalam tatasusunan.

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

• Kaedah gabungan: Menggunakan getItem untuk mengakses elemen tatasusunan dan kemudian sintaks titik untuk medan struct.

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

Jenis Ditentukan Pengguna (UDT):

UDT biasanya diakses menggunakan UDF.

Pertimbangan Penting:

• Konteks: Sesetengah kaedah mungkin hanya berfungsi dengan HiveContext, bergantung pada versi Spark anda.
• Sokongan Medan Bersarang: Tidak semua operasi menyokong medan bersarang dalam.
• Kecekapan: Meratakan skema atau letupan koleksi mungkin meningkatkan prestasi untuk pertanyaan yang rumit.
• Wildcard: Aksara wildcard (*) boleh digunakan dengan sintaks titik untuk memilih berbilang medan.

Panduan ini menyediakan gambaran keseluruhan yang komprehensif tentang pertanyaan jenis data kompleks dalam Spark SQL DataFrames. Ingat untuk memilih kaedah yang paling sesuai untuk keperluan khusus anda dan struktur data.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Menyoal Jenis Data Kompleks (Array, Peta, Struktur) dalam Spark SQL DataFrames?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!