Wie frage ich komplexe Datentypen (Arrays, Karten, Strukturen) in Spark SQL DataFrames ab?

Zugriff auf komplexe Daten in Spark SQL DataFrames

Spark SQL unterstützt komplexe Datentypen wie Arrays und Karten. Um diese abzufragen, bedarf es jedoch spezifischer Vorgehensweisen. In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie diese Strukturen effektiv abfragen:

Arrays:

Es gibt mehrere Methoden für den Zugriff auf Array-Elemente:

• getItemMethode: Diese DataFrame-API-Methode greift direkt auf Elemente nach Index zu.

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

• Hive-Klammer-Syntax: Diese SQL-ähnliche Syntax bietet eine Alternative.

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

• Benutzerdefinierte Funktionen (UDFs): UDFs bieten Flexibilität für komplexere Array-Manipulationen.

  <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>

• Eingebaute Funktionen: Spark bietet integrierte Funktionen wie transform, filter, aggregate und die array_*-Familie für die Array-Verarbeitung.

Karten:

Der Zugriff auf Kartenwerte erfordert ähnliche Techniken:

• getFieldMethode: Ruft Werte mit dem Schlüssel ab.

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

• Hive-Klammer-Syntax: Bietet einen SQL-ähnlichen Ansatz.

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

• Punktsyntax: Eine prägnante Möglichkeit, auf Kartenfelder zuzugreifen.

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

• UDFs: Für benutzerdefinierte Kartenoperationen.

  <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` stehen für die Kartenmanipulation zur Verfügung.

Strukturen:

Der Zugriff auf Strukturfelder ist unkompliziert:

• Punktsyntax: Die direkteste Methode.

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

• Raw SQL: Eine Alternative mit SQL-Syntax.

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

Arrays von Strukturen:

Das Abfragen verschachtelter Strukturen erfordert die Kombination der oben genannten Techniken:

• Syntax mit verschachtelten Punkten:Zugriff auf Felder innerhalb von Strukturen innerhalb von Arrays.

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

• Kombinierte Methoden:Verwenden von getItem für den Zugriff auf Array-Elemente und dann Punktsyntax für Strukturfelder.

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

Benutzerdefinierte Typen (UDTs):

Auf UDTs wird normalerweise über UDFs zugegriffen.

Wichtige Überlegungen:

• Kontext: Einige Methoden funktionieren möglicherweise nur mit HiveContext, abhängig von Ihrer Spark-Version.
• Unterstützung für verschachtelte Felder:Nicht alle Vorgänge unterstützen tief verschachtelte Felder.
• Effizienz: Schema-Reduzierung oder Sammlungsexplosion können die Leistung bei komplexen Abfragen verbessern.
• Platzhalter: Das Platzhalterzeichen (*) kann mit Punktsyntax verwendet werden, um mehrere Felder auszuwählen.

Diese Anleitung bietet einen umfassenden Überblick über die Abfrage komplexer Datentypen in Spark SQL DataFrames. Denken Sie daran, die Methode zu wählen, die für Ihre spezifischen Anforderungen und Datenstruktur am besten geeignet ist.

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