如何在 Spark SQL DataFrame 中查詢複雜資料類型（陣列、映射、結構）？

存取 Spark SQL DataFrame 中的複雜資料

Spark SQL 支援複雜的資料類型，例如陣列和映射。 然而，查詢這些需要特定的方法。 本指南詳細介紹如何有效查詢這些結構：

陣列：

有幾種存取陣列元素的方法：

• getItem 方法： 此 DataFrame API 方法直接透過索引存取元素。

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

• Hive 括號語法： 這種類似 SQL 的語法提供了另一種選擇。

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

• 使用者定義函數 (UDF)：UDF 為更複雜的陣列操作提供了彈性。

  <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>

• 內建函數： Spark 提供了內建函數，例如 transform、filter、aggregate 以及用於陣列處理的 array_* 系列。

地圖：

存取地圖值涉及類似的技術：

• getField 方法： 使用鍵檢索值。

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

• Hive 括號語法： 提供類似 SQL 的方法。

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

• 點語法：存取地圖欄位的簡潔方法。

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

• UDF：用於自訂地圖操作。

  <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` 可用來地圖運算。

結構：

存取結構體欄位非常簡單：

• 點語法：最直接的方法。

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

• 原始 SQL： 使用 SQL 語法的替代方案。

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

結構體數組：

查詢巢狀結構需結合以上技術：

• 巢狀點語法：存取陣列中結構體中的欄位。

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

• 組合方法： 使用 getItem 存取陣列元素，然後使用點語法存取結構體欄位。

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

使用者定義型別 (UDT)：

UDT 通常使用 UDF 存取。

重要注意事項：

• 上下文： 某些方法可能僅適用於 HiveContext，具體取決於您的 Spark 版本。
• 巢狀欄位支援：並非所有操作都支援深度巢狀欄位。
• 效率：架構扁平化或集合爆炸可能會提高複雜查詢的效能。
• 通配符： 通配符 (*) 可以與點語法一起使用來選擇多個欄位。

本指南全面概述了在 Spark SQL DataFrame 中查詢複雜資料類型。請記住選擇最適合您的特定需求和資料結構的方法。

以上是如何在 Spark SQL DataFrame 中查詢複雜資料類型（陣列、映射、結構）？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！