Heim >Datenbank >MySQL-Tutorial >Wie frage ich komplexe Datentypen (Arrays, Maps, Structs, UDTs) in Spark SQL ab?
Abfragen komplexer Datentypen in Spark SQL
Einführung
Spark SQL unterstützt das Abfragen von Daten mit komplexen Datentypen wie Karten und Arrays. Dieses Dokument bietet Anleitungen für den effizienten Zugriff auf und die Bearbeitung dieser komplexen Typen.
Abfragearray
Auf Array-Elemente zugreifen:
Abfragezuordnung
Zugriffszuordnungswert:
Abfragestruktur
Auf Strukturfelder kann mit der Punktsyntax zugegriffen werden:
df.select($"struct_name.field_name")
SELECT struct_name.field_name FROM df
Strukturarray
Auf Felder in einem Strukturarray kann mit den folgenden Methoden zugegriffen werden:
getItem
und getField
. Benutzerdefinierter Typ (UDT)
Verwenden Sie UDF, um auf UDT-Felder zuzugreifen. Weitere Informationen finden Sie in der Spark SQL-Dokumentation.
Leistungshinweise
Zusätzliche Funktionen
Spark SQL unterstützt eine Vielzahl integrierter Funktionen für komplexe Typen:
array_max
, array_sum
, arrays_zip
, array_union
map_keys
, map_values
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie frage ich komplexe Datentypen (Arrays, Maps, Structs, UDTs) in Spark SQL ab?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!