Comment aplatir des structures imbriquées dans une trame de données Spark ?

Aplatissement d'une structure imbriquée dans Spark Dataframe

On peut rencontrer des situations où une trame de données contient des structures imbriquées complexes et les aplatir devient nécessaire. Considérons un dataframe avec la structure suivante :

|-- data: struct (nullable = true)
|    |-- id: long (nullable = true)
|    |-- keyNote: struct (nullable = true)
|    |    |-- key: string (nullable = true)
|    |    |-- note: string (nullable = true)
|    |-- details: map (nullable = true)
|    |    |-- key: string
|    |    |-- value: string (valueContainsNull = true)

L'objectif est d'aplatir cette structure et de créer un nouveau dataframe avec la structure simplifiée suivante :

|-- id: long (nullable = true)
|-- keyNote: struct (nullable = true)
|    |-- key: string (nullable = true)
|    |-- note: string (nullable = true)
|-- details: map (nullable = true)
|    |-- key: string
|    |-- value: string (valueContainsNull = true)

Bien que Spark ne fournisse pas explicitement une fonction « exploser » pour les structures, la méthode suivante peut être utilisée dans Spark 1.6 ou version ultérieure pour obtenir le résultat souhaité :

df.select(df.col("data.*"))

Alternativement, si seuls des champs spécifiques de la structure « data » sont nécessaires, la La syntaxe suivante peut être utilisée :

df.select(df.col("data.id"), df.col("data.keyNote"), df.col("data.details"))

En utilisant ces techniques, il est possible d'aplatir des structures imbriquées complexes dans des dataframes Spark, permettant une analyse et une manipulation plus approfondies des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!