Spark SQL에서 복잡한 데이터 유형(배열, 맵, 구조체, UDT)을 어떻게 쿼리합니까?

Spark SQL에서 복잡한 데이터 유형 쿼리

소개

Spark SQL은 맵, 배열 등 복잡한 데이터 유형의 데이터 쿼리를 지원합니다. 이 문서는 이러한 복잡한 유형에 효율적으로 액세스하고 조작하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

배열 쿼리

배열 요소에 액세스:

• Column.getItem: 특정 인덱스에 있는 요소를 가져옵니다.
• Hive 대괄호: 요소를 검색하려면 대괄호를 사용하세요.
• UDF: 사용자 정의 함수(UDF)를 생성하여 사용자 정의 논리를 적용합니다.

쿼리 매핑

액세스 매핑 값:

• Column.getField: 특정 키의 값을 가져옵니다.
• Hive 대괄호: 대괄호를 사용하여 값을 검색합니다.
• 점 구문: 점 구문의 전체 경로를 사용하세요.
• UDF: 지도에서 작업을 수행하려면 UDF를 생성하세요.

쿼리 구조

점 구문을 사용하여 구조 필드에 액세스할 수 있습니다.

• DataFrame API의 경우: df.select($"struct_name.field_name")
• SQL의 경우: SELECT struct_name.field_name FROM df

구조체 배열

구조체 배열의 필드는 다음 방법을 사용하여 액세스할 수 있습니다.

• 점 구문: 필드 이름에 직접 액세스합니다.
• 표준 열 방법: getItem 및 getField과 같은 방법을 사용합니다.

사용자 정의 유형(UDT)

UDT 필드에 액세스하려면 UDF를 사용하세요. 자세한 내용은 Spark SQL 설명서를 참조하세요.

실적 노트

• 중첩된 값으로 인해 성능 제한이 있을 수 있습니다.
• 최고의 성능을 위해서는 평면화 모드 또는 컬렉션 확장을 고려하세요.
• 점 구문을 와일드카드 문자(*)와 함께 사용하여 여러 필드를 선택할 수 있습니다.

추가 기능

Spark SQL은 복합 유형을 위한 다양한 내장 함수를 지원합니다.

• 배열 함수: array_max, array_sum, arrays_zip, array_union
• 매핑 기능: map_keys, map_values

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