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)以上是如何扁平化 Spark DataFrame 中的复杂数据结构？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
