如何扁平化 Spark DataFrame 中的复杂数据结构？

如何在 Spark DataFrame 中拆分复杂的数据结构

在 Spark DataFrame 中，可以使用结构体和映射等复杂数据结构来存储有效地嵌套数据。然而，可能有必要展平这些结构以直接使用各个元素。

展平嵌套结构

要提取结构体的嵌套字段，col函数可以与 * 通配符组合。例如，考虑以下数据框架构：

|-- data: struct (nullable = true)
 |    |-- id: long (nullable = true)
 |    |-- keyNote: struct (nullable = true)
 |    |    |-- key: string (nullable = true)
 |    |    |-- note: string (nullable = true)
 |    |-- details: map (nullable = true)
 |    |    |-- key: string
 |    |    |-- value: string (valueContainsNull = true)

要展平此结构并创建新的数据框，请使用：

df.select(df.col("data.*"))

这将创建具有以下展平结构的数据框：

     |-- id: long (nullable = true)
     |-- keyNote: struct (nullable = true)
     |    |-- key: string (nullable = true)
     |    |-- note: string (nullable = true)
     |-- details: map (nullable = true)
     |    |-- key: string
     |    |-- value: string (valueContainsNull = true)

展平嵌套地图

类似地，可以使用以下语法展平嵌套地图：

df.select(df.col("data.details").as("map_details"))

这将创建一个数据框将展平的地图作为名为“map_details”的新列。该列将具有以下结构：

     |-- map_details: map (nullable = true)
     |    |-- key: string
     |    |-- value: string (valueContainsNull = true)

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