使用Spark SQL查询复杂类型的数据框
简介
Spark SQL支持查询数据框中存储的复杂类型,例如映射和数组。本指南概述了访问和操作嵌套数据结构的语法和方法。
访问数组
Column.getItem方法
<code>df.select($"arrayColumn".getItem(index)).show</code>
其中,index表示数组中所需元素的位置。
Hive方括号语法
<code>sqlContext.sql("SELECT arrayColumn[index] FROM df").show</code>
用户自定义函数 (UDF)
<code>val get_ith = udf((xs: Seq[Int], i: Int) => Try(xs(i)).toOption) df.select(get_ith($"arrayColumn", lit(index))).show</code>
过滤和转换数组
Spark 2.4 引入了内置函数,例如filter、transform、aggregate和array_*函数,这些函数可用于操作数组:
filter
<code>df.selectExpr("filter(arrayColumn, x -> x % 2 == 0) arrayColumn_even").show</code>
transform
<code>df.selectExpr("transform(arrayColumn, x -> x + 1) arrayColumn_inc").show</code>
aggregate
<code>df.selectExpr("aggregate(arrayColumn, 0, (acc, x) -> acc + x, acc -> acc) arrayColumn_sum").show</code>
其他数组函数
- array_distinct
- array_max
- flatten
- arrays_zip
- array_union
- slice
访问映射
Column.getField方法
<code>df.select($"mapColumn".getField("key")).show</code>
其中,key表示映射中所需键的名称。
Hive方括号语法
<code>sqlContext.sql("SELECT mapColumn['key'] FROM df").show</code>
全路径点语法
<code>df.select($"mapColumn.key").show</code>
用户自定义函数 (UDF)
<code>val get_field = udf((kvs: Map[String, String], k: String) => kvs.get(k)) df.select(get_field($"mapColumn", lit("key"))).show</code>
map_* 函数
- map_keys
- map_values
访问结构体
全路径点语法
<code>df.select($"structColumn.field").show</code>
其中,field表示结构体中所需字段的名称。
访问嵌套的结构体数组
可以使用点语法、字段名称和Column方法的组合来访问嵌套结构体数组中的字段:
点语法
<code>df.select($"nestedArrayColumn.foo").show</code>
DataFrame API
<code>df.select($"nestedArrayColumn.vals".getItem(index).getItem(innerIndex)).show</code>
附加说明
- 可以使用UDF访问用户定义类型 (UDT) 中的字段。
- 对于涉及嵌套数据的某些操作,可能需要展平模式或展开集合。
- 可以使用get_json_object和from_json函数查询JSON列。
以上是如何使用嵌套数据结构(映射、数组、结构)查询 Spark SQL DataFrame?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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