如何在 Spark SQL DataFrame 中有效查詢巢狀列（映射、陣列、結構）？

Spark SQL DataFrame巢狀列查詢指南

簡介

本文旨在全面介紹如何查詢Spark SQL DataFrame中地圖和陣列等複雜類型。它討論了有效存取和操作嵌套資料的各種技術和函數。

陣列查詢

Spark SQL支援多種方法從陣列中檢索元素：

• getItem方法: 根據索引擷取特定元素。

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

• Hive方括號語法: 使用Hive風格的方括號存取索引元素。

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

• UDF: 使用使用者自訂函數(UDF)指定動態索引。

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

地圖查詢

要從地圖中擷取鍵值對：

• getField方法: 使用getField方法按鍵存取特定值。

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

• Hive方括號語法: 使用Hive風格的方括號按鍵存取值。

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

• 完整路徑語法: 使用點語法按鍵存取值。

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

結構查詢

要存取結構體內的欄位：

• 點語法: 使用點語法檢索結構體的欄位。

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

其他注意事項

• 巢狀陣列: 可以結合使用點語法和getItem方法存取結構體陣列中的欄位。

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

• UDT: 可以使用UDF存取使用者定義類型(UDT)的欄位。

說明

• 某些方法的可用性可能取決於Spark版本。
• 並非所有操作都完全支援巢狀值。如有必要，請展平模式或展開集合。
• 使用帶點語法的通配符（/）選擇性地檢索多個欄位。
• 查詢JSON欄位需要使用get_json_object和from_json函數。

以上是如何在 Spark SQL DataFrame 中有效查詢巢狀列（映射、陣列、結構）？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！