Spark SQL で複雑なデータ型 (配列、マップ、構造体、UDT) をクエリするにはどうすればよいですか?

Spark SQL での複雑なデータ型のクエリ

はじめに

Spark SQL は、マップや配列などの複雑なデータ型を使用したデータのクエリをサポートしています。このドキュメントでは、これらの複雑な型に効率的にアクセスして操作するためのガイダンスを提供します。

クエリ配列

配列要素へのアクセス:

• Column.getItem: 特定のインデックスにある要素を取得します。
• Hive 角かっこ: 要素を取得するには角かっこを使用します。
• UDF: カスタム ロジックを適用するユーザー定義関数 (UDF) を作成します。

クエリマッピング

アクセスマッピング値:

• Column.getField: 特定のキーの値を取得します。
• Hive 角括弧: 値を取得するには角括弧を使用します。
• ドット構文: ドット構文を含むフルパスを使用します。
• UDF: マップ上で操作を実行するための UDF を作成します。

クエリ構造

構造フィールドには、ドット構文を使用してアクセスできます:

• DataFrame API の場合: df.select($"struct_name.field_name")
• SQL の場合: SELECT struct_name.field_name FROM df

構造体配列

構造体配列内のフィールドには、次のメソッドを使用してアクセスできます:

• ドット構文: フィールド名に直接アクセスします。
• 標準列メソッド: getItem や getField などのメソッドを使用します。

ユーザー定義型 (UDT)

UDF を使用して UDT フィールドにアクセスします。詳細については、Spark SQL のドキュメントを参照してください。

パフォーマンスノート

• ネストされた値にはパフォーマンスの制限がある可能性があります。
• 最高のパフォーマンスを得るには、フラット化モードまたはコレクションの拡張を検討してください。
• ドット構文をワイルドカード文字 (*) と組み合わせて使用​​すると、複数のフィールドを選択できます。

追加機能

Spark SQL は、複合型のさまざまな組み込み関数をサポートしています。

• 配列関数: array_max、array_sum、arrays_zip、array_union
• マッピング関数: map_keys、map_values

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