如何使用嵌套数据结构（映射、数组、结构）查询 Spark SQL DataFrame？

使用Spark SQL查询复杂类型的数据框

简介

Spark SQL支持查询数据框中存储的复杂类型，例如映射和数组。本指南概述了访问和操作嵌套数据结构的语法和方法。

访问数组

Column.getItem方法

<code>df.select($"arrayColumn".getItem(index)).show</code>

其中，index表示数组中所需元素的位置。

Hive方括号语法

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

用户自定义函数 (UDF)

<code>val get_ith = udf((xs: Seq[Int], i: Int) => Try(xs(i)).toOption)

df.select(get_ith($"arrayColumn", lit(index))).show</code>

过滤和转换数组

Spark 2.4 引入了内置函数，例如filter、transform、aggregate和array_*函数，这些函数可用于操作数组：

filter

<code>df.selectExpr("filter(arrayColumn, x -> x % 2 == 0) arrayColumn_even").show</code>

transform

<code>df.selectExpr("transform(arrayColumn, x -> x + 1) arrayColumn_inc").show</code>

aggregate

<code>df.selectExpr("aggregate(arrayColumn, 0, (acc, x) -> acc + x, acc -> acc) arrayColumn_sum").show</code>

其他数组函数

• array_distinct
• array_max
• flatten
• arrays_zip
• array_union
• slice

访问映射

Column.getField方法

<code>df.select($"mapColumn".getField("key")).show</code>

其中，key表示映射中所需键的名称。

Hive方括号语法

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

全路径点语法

<code>df.select($"mapColumn.key").show</code>

用户自定义函数 (UDF)

<code>val get_field = udf((kvs: Map[String, String], k: String) => kvs.get(k))

df.select(get_field($"mapColumn", lit("key"))).show</code>

map_* 函数

• map_keys
• map_values

访问结构体

全路径点语法

<code>df.select($"structColumn.field").show</code>

其中，field表示结构体中所需字段的名称。

访问嵌套的结构体数组

可以使用点语法、字段名称和Column方法的组合来访问嵌套结构体数组中的字段：

点语法

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

DataFrame API

<code>df.select($"nestedArrayColumn.vals".getItem(index).getItem(innerIndex)).show</code>

附加说明

• 可以使用UDF访问用户定义类型 (UDT) 中的字段。
• 对于涉及嵌套数据的某些操作，可能需要展平模式或展开集合。
• 可以使用get_json_object和from_json函数查询JSON列。

以上是如何使用嵌套数据结构（映射、数组、结构）查询 Spark SQL DataFrame？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！