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首頁資料庫mysql教程如何在 Spark SQL DataFrame 中查詢複雜資料類型(陣列、映射、結構)?

How Do I Query Complex Data Types (Arrays, Maps, Structs) in Spark SQL DataFrames?

存取 Spark SQL DataFrame 中的複雜資料

Spark SQL 支援複雜的資料類型,例如陣列和映射。 然而,查詢這些需要特定的方法。 本指南詳細介紹如何有效查詢這些結構:

陣列:

有幾種存取陣列元素的方法:

  • getItem 方法: 此 DataFrame API 方法直接透過索引存取元素。

     df.select($"an_array".getItem(1)).show
  • Hive 括號語法: 這種類似 SQL 的語法提供了另一種選擇。

     SELECT an_array[1] FROM df
  • 使用者定義函數 (UDF):UDF 為更複雜的陣列操作提供了彈性。

     val get_ith = udf((xs: Seq[Int], i: Int) => Try(xs(i)).toOption)
     df.select(get_ith($"an_array", lit(1))).show
  • 內建函數: Spark 提供了內建函數,例如 transformfilteraggregate 以及用於陣列處理的 array_* 系列。

地圖:

存取地圖值涉及類似的技術:

  • getField 方法: 使用鍵檢索值。

     df.select($"a_map".getField("foo")).show
  • Hive 括號語法: 提供類似 SQL 的方法。

     SELECT a_map['foo'] FROM df
  • 點語法:存取地圖欄位的簡潔方法。

     df.select($"a_map.foo").show
  • UDF:用於自訂地圖操作。

     val get_field = udf((kvs: Map[String, String], k: String) => kvs.get(k))
     df.select(get_field($"a_map", lit("foo"))).show
  • *`map_functions:** Functions likemap_keysandmap_values` 可用來地圖運算。

結構:

存取結構體欄位非常簡單:

  • 點語法:最直接的方法。

     df.select($"a_struct.x").show
  • 原始 SQL: 使用 SQL 語法的替代方案。

     SELECT a_struct.x FROM df

結構體數組:

查詢巢狀結構需結合以上技術:

  • 巢狀點語法:存取陣列中結構體中的欄位。

     df.select($"an_array_of_structs.foo").show
  • 組合方法: 使用 getItem 存取陣列元素,然後使用點語法存取結構體欄位。

     df.select($"an_array_of_structs.vals".getItem(1).getItem(1)).show

使用者定義型別 (UDT):

UDT 通常使用 UDF 存取。

重要注意事項:

  • 上下文: 某些方法可能僅適用於 HiveContext,具體取決於您的 Spark 版本。
  • 巢狀欄位支援:並非所有操作都支援深度巢狀欄位。
  • 效率:架構扁平化或集合爆炸可能會提高複雜查詢的效能。
  • 通配符: 通配符 (*) 可以與點語法一起使用來選擇多個欄位。

本指南全面概述了在 Spark SQL DataFrame 中查詢複雜資料類型。請記住選擇最適合您的特定需求和資料結構的方法。

以上是如何在 Spark SQL DataFrame 中查詢複雜資料類型(陣列、映射、結構)?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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