Spark SQL DataFrame でネストされた列 (マップ、配列、構造体) を効果的にクエリする方法は?

Spark SQL DataFrame ネストされた列クエリ ガイド

はじめに

この記事は、Spark SQL DataFrame でマップや配列などの複合型をクエリする方法を包括的に紹介することを目的としています。ネストされたデータに効率的にアクセスして操作するためのさまざまな手法と関数について説明します。

配列クエリ

Spark SQL は、配列から要素を取得するための複数のメソッドをサポートしています:

• getItem メソッド: インデックスに基づいて特定の要素を抽出します。

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

• Hive 角括弧構文: Hive スタイルの角括弧を使用してインデックス要素にアクセスします。

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

• UDF: ユーザー定義関数 (UDF) を使用して動的インデックスを指定します。

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

マップクエリ

マップからキーと値のペアを取得するには:

• getField メソッド: getField メソッドを使用して、キーによって特定の値にアクセスします。

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

• Hive 角括弧構文: キーによって値にアクセスするには、Hive スタイルの角括弧を使用します。

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

• フルパス構文: キーによって値にアクセスするには、ドット構文を使用します。

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

構造クエリ

構造内のフィールドにアクセスするには:

• ドット構文: 構造体のフィールドを取得するには、ドット構文を使用します。

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

その他の注意事項

• ネストされた配列: 構造体配列内のフィールドには、getItem メソッドと組み合わせてドット構文を使用してアクセスできます。

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

• UDT: ユーザー定義型 (UDT) のフィールドには、UDF を使用してアクセスできます。

説明

• 一部のメソッドが利用できるかどうかは、Spark のバージョンによって異なる場合があります。
• すべての操作がネストされた値を完全にサポートしているわけではありません。必要に応じて、パターンを平坦化するか、コレクションを拡張します。
• ドット付き構文 (/) のワイルドカードを使用して、複数のフィールドを選択的に取得します。
• JSON 列をクエリするには、get_json_object 関数と from_json 関数を使用する必要があります。

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