Spark SQL DataFrames에서 복잡한 데이터 유형(배열, 맵, 구조체)을 어떻게 쿼리합니까?

Spark SQL DataFrames의 복잡한 데이터에 액세스

Spark SQL은 배열, 맵과 같은 복잡한 데이터 유형을 지원합니다. 그러나 이를 쿼리하려면 구체적인 접근 방식이 필요합니다. 이 가이드에서는 이러한 구조를 효과적으로 쿼리하는 방법을 자세히 설명합니다.

배열:

배열 요소에 액세스하는 데는 여러 가지 방법이 있습니다.

• getItem 메서드: 이 DataFrame API 메서드는 인덱스별로 요소에 직접 액세스합니다.

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

• Hive 대괄호 구문: 이 SQL과 유사한 구문은 대안을 제공합니다.

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

• 사용자 정의 함수(UDF): UDF는 보다 복잡한 배열 조작을 위한 유연성을 제공합니다.

  <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>

• 내장 함수: Spark는 배열 처리를 위한 transform, filter, aggregate 및 array_* 계열과 같은 내장 함수를 제공합니다.

지도:

지도 값에 액세스하는 데는 유사한 기술이 사용됩니다.

• getField 메서드: 키를 사용하여 값을 검색합니다.

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

• Hive 브래킷 구문: SQL과 유사한 접근 방식을 제공합니다.

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

• 점 구문: 지도 필드에 액세스하는 간결한 방법

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

• UDF: 맞춤형 지도 작업용.

  <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`를 지도 조작에 사용할 수 있습니다.

구조체:

구조체 필드에 액세스하는 것은 간단합니다.

• 점 구문: 가장 직접적인 방법입니다.

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

• 원시 SQL: SQL 구문을 사용하는 대안.

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

구조체 배열:

중첩 구조를 쿼리하려면 위 기술을 결합해야 합니다.

• 중첩 도트 구문: 배열 내 구조체 내의 필드에 액세스합니다.

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

• 결합된 방법: getItem을 사용하여 배열 요소에 액세스한 다음 구조체 필드에 대한 점 구문을 사용합니다.

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

사용자 정의 유형(UDT):

UDT는 일반적으로 UDF를 사용하여 액세스됩니다.

중요 고려 사항:

• 컨텍스트: Spark 버전에 따라 일부 방법은 HiveContext에서만 작동할 수 있습니다.
• 중첩 필드 지원: 모든 작업이 깊게 중첩된 필드를 지원하는 것은 아닙니다.
• 효율성: 스키마 평면화 또는 컬렉션 급증으로 복잡한 쿼리의 성능이 향상될 수 있습니다.
• 와일드카드: 점 구문과 함께 와일드카드 문자(*)를 사용하여 여러 필드를 선택할 수 있습니다.

이 가이드는 Spark SQL DataFrames에서 복잡한 데이터 유형을 쿼리하는 방법에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 특정 요구 사항과 데이터 구조에 가장 적합한 방법을 선택하는 것을 잊지 마세요.

위 내용은 Spark SQL DataFrames에서 복잡한 데이터 유형(배열, 맵, 구조체)을 어떻게 쿼리합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!