Bagaimanakah Saya Menyoal Jenis Data Kompleks (Array, Peta, Struktur) dalam Spark SQL DataFrames?-tutorial mysql-php.cn

Rumah

pangkalan data

tutorial mysql

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

Susan Sarandon

Jan 21, 2025 am 11:22 AM

How Do I Query Complex Data Types (Arrays, Maps, Structs) in 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.
```
 df.select($"an_array".getItem(1)).show
```
Salin selepas log masuk
Sintaks kurungan Hive: Sintaks seperti SQL ini menawarkan alternatif.
```
 SELECT an_array[1] FROM df
```
Salin selepas log masuk
Fungsi Ditentukan Pengguna (UDF): UDF memberikan kefleksibelan untuk manipulasi tatasusunan yang lebih kompleks.
```
 val get_ith = udf((xs: Seq[Int], i: Int) => Try(xs(i)).toOption)
 df.select(get_ith($"an_array", lit(1))).show
```
Salin selepas log masuk
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.
```
 df.select($"a_map".getField("foo")).show
```
Salin selepas log masuk
Sintaks kurungan Hive: Menyediakan pendekatan seperti SQL.
```
 SELECT a_map['foo'] FROM df
```
Salin selepas log masuk
Sintaks titik: Cara ringkas untuk mengakses medan peta.
```
 df.select($"a_map.foo").show
```
Salin selepas log masuk

UDF: Untuk operasi peta tersuai.

 val get_field = udf((kvs: Map[String, String], k: String) => kvs.get(k))
 df.select(get_field($"a_map", lit("foo"))).show

Salin selepas log masuk

*`map_functions:** Functions likemap_keysandmap_values` tersedia untuk manipulasi peta.

Struktur:

Mengakses medan struct adalah mudah:

Sintaks titik: Kaedah paling langsung.
```
 df.select($"a_struct.x").show
```
Salin selepas log masuk
SQL Mentah: Alternatif menggunakan sintaks SQL.
```
 SELECT a_struct.x FROM df
```
Salin selepas log masuk

Susunan Struktur:

Menyoal struktur bersarang memerlukan gabungan teknik di atas:

Sintaks titik bersarang: Akses medan dalam struct dalam tatasusunan.
```
 df.select($"an_array_of_structs.foo").show
```
Salin selepas log masuk
Kaedah gabungan: Menggunakan getItem untuk mengakses elemen tatasusunan dan kemudian sintaks titik untuk medan struct.
```
 df.select($"an_array_of_structs.vals".getItem(1).getItem(1)).show
```
Salin selepas log masuk

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!

Kenyataan Laman Web ini

Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn