如何在 Spark SQL DataFrame 中有效查询嵌套列（映射、数组、结构）？

Spark SQL DataFrame嵌套列查询指南

简介

本文旨在全面介绍如何查询Spark SQL DataFrame中地图和数组等复杂类型。它讨论了有效访问和操作嵌套数据的各种技术和函数。

数组查询

Spark SQL支持多种方法从数组中检索元素：

• getItem方法: 根据索引提取特定元素。

  <code>  df.select($"an_array".getItem(1)).show</code>

• Hive方括号语法: 使用Hive风格的方括号访问索引元素。

  <code>  sqlContext.sql("SELECT an_array[1] FROM df").show</code>

• UDF: 使用用户自定义函数(UDF)指定动态索引。

  <code>  val get_ith = udf((xs: Seq[Int], i: Int) => Try(xs(i)).toOption)
    df.select(get_ith($"an_array", lit(1))).show</code>

地图查询

要从地图中检索键值对：

• getField方法: 使用getField方法按键访问特定值。

  <code>  df.select($"a_map".getField("foo")).show</code>

• Hive方括号语法: 使用Hive风格的方括号按键访问值。

  <code>  sqlContext.sql("SELECT a_map['foz'] FROM df").show</code>

• 完整路径语法: 使用点语法按键访问值。

  <code>  df.select($"a_map.foo").show</code>

结构查询

要访问结构体内的字段：

• 点语法: 使用点语法检索结构体的字段。

  <code>  df.select($"a_struct.x").show</code>

其他注意事项

• 嵌套数组: 可以结合使用点语法和getItem方法访问结构体数组中的字段。

  <code>  df.select($"an_array_of_structs.foo").show</code>

• UDT: 可以使用UDF访问用户定义类型(UDT)的字段。

说明

• 某些方法的可用性可能取决于Spark版本。
• 并非所有操作都完全支持嵌套值。如有必要，请展平模式或展开集合。
• 使用带点语法的通配符（/）选择性地检索多个字段。
• 查询JSON列需要使用get_json_object和from_json函数。

以上是如何在 Spark SQL DataFrame 中有效查询嵌套列（映射、数组、结构）？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！