Bagaimana untuk Menyoal Berkesan Spark SQL DataFrames dengan Jenis Kompleks?

Menyoal Spark SQL DataFrames dengan Cekap dengan Jenis Data Kompleks

Bekerja dengan jenis data yang kompleks seperti tatasusunan dan peta dalam Spark SQL DataFrames boleh memberikan cabaran yang unik. Panduan ini menggariskan strategi berkesan untuk mendapatkan semula data daripada struktur ini.

Lajur Tatasusunan Pertanyaan:

Beberapa kaedah wujud untuk mengakses elemen tatasusunan:

• getItem Kaedah: Akses terus elemen menggunakan indeksnya.
• Notasi Kurung Hive: Gunakan kurungan segi empat sama ([]) untuk menentukan indeks elemen.
• Fungsi Ditentukan Pengguna (UDF): Cipta fungsi tersuai untuk logik pengekstrakan elemen yang lebih kompleks.
• Fungsi Tertib Lebih Tinggi: Leverage fungsi seperti transform untuk manipulasi mengikut unsur.
• Fungsi Tatasusunan Terbina dalam:Gunakan fungsi seperti array_distinct untuk operasi tatasusunan tertentu.

Mengakses Lajur Peta:

Dapatkan nilai peta menggunakan teknik ini:

• getField Kaedah: Akses nilai menggunakan kunci berkaitannya.
• Notasi Kurung Hive: Akses terus nilai dalam pertanyaan menggunakan sintaks nilai kunci.
• Notasi Titik: Gunakan laluan yang layak sepenuhnya untuk menavigasi ke nilai yang diingini.
• UDF: Gunakan UDF untuk mendapatkan semula nilai yang lebih rumit.
• Fungsi Peta: Gunakan fungsi seperti map_keys dan map_values untuk pengekstrakan kunci dan nilai.

Bekerja dengan Lajur Struktur:

Akses medan dalam lajur struct menggunakan:

• Notasi Titik (DataFrame API dan SQL): Gunakan laluan yang dipisahkan tempoh untuk melintasi hierarki struct.

Menavigasi Struktur Bersarang:

Mengakses medan dalam tatasusunan atau struct bersarang melibatkan:

• Notasi Titik: Tempoh rantai untuk mengakses medan bersarang.
• getItem Kaedah: Ekstrak elemen tatasusunan menggunakan indeksnya.
• UDF: Tentukan UDF untuk mengendalikan corak akses bersarang yang kompleks.

Mengendalikan Jenis Ditentukan Pengguna (UDT) dan Nilai Bersarang:

• UDF untuk Akses UDT: Gunakan UDF untuk bertanya medan jenis yang ditentukan pengguna.
• Skema Merata dan Meletup: Pertimbangkan untuk menstruktur semula skema anda dengan meratakan atau meledakkan koleksi untuk memudahkan pertanyaan.

Pertimbangan Tambahan:

• Bergantung pada versi Spark anda, HiveContext mungkin diperlukan untuk operasi tertentu.
• Watak kad bebas boleh digabungkan ke dalam tatatanda titik untuk pemilihan medan yang fleksibel.
• Fungsi khusus seperti get_json_object dan from_json tersedia untuk menanyakan lajur JSON.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menyoal Berkesan Spark SQL DataFrames dengan Jenis Kompleks?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!