如何查询具有复杂类型(例如映射/数组)的 RDD? 例如,当我编写这个测试代码时:
case class Test(name: String, map: Map[String, String])
val map = Map("hello" -> "world", "hey" -> "there")
val map2 = Map("hello" -> "people", "hey" -> "you")
val rdd = sc.parallelize(Array(Test("first", map), Test("second", map2)))
我认为语法会是这样的:
sqlContext.sql("SELECT * FROM rdd WHERE map.hello = world")
或
sqlContext.sql("SELECT * FROM rdd WHERE map[hello] = world")
但我明白了
Can't access nested field in type MapType(StringType,StringType,true)
和
org.apache.spark.sql.catalyst.errors.package$TreeNodeException: Unresolved attributes
分别。
最佳答案
这取决于列的类型。让我们从一些虚拟数据开始:
import org.apache.spark.sql.functions.{udf, lit}
import scala.util.Try
case class SubRecord(x: Int)
case class ArrayElement(foo: String, bar: Int, vals: Array[Double])
case class Record(
an_array: Array[Int], a_map: Map[String, String],
a_struct: SubRecord, an_array_of_structs: Array[ArrayElement])
val df = sc.parallelize(Seq(
Record(Array(1, 2, 3), Map("foo" -> "bar"), SubRecord(1),
Array(
ArrayElement("foo", 1, Array(1.0, 2.0, 2.0)),
ArrayElement("bar", 2, Array(3.0, 4.0, 5.0)))),
Record(Array(4, 5, 6), Map("foz" -> "baz"), SubRecord(2),
Array(ArrayElement("foz", 3, Array(5.0, 6.0)),
ArrayElement("baz", 4, Array(7.0, 8.0))))
)).toDF
df.registerTempTable("df")
df.printSchema
// root
// |-- an_array: array (nullable = true)
// | |-- element: integer (containsNull = false)
// |-- a_map: map (nullable = true)
// | |-- key: string
// | |-- value: string (valueContainsNull = true)
// |-- a_struct: struct (nullable = true)
// | |-- x: integer (nullable = false)
// |-- an_array_of_structs: array (nullable = true)
// | |-- element: struct (containsNull = true)
// | | |-- foo: string (nullable = true)
// | | |-- bar: integer (nullable = false)
// | | |-- vals: array (nullable = true)
// | | | |-- element: double (containsNull = false)
数组(
ArrayType
)列:Column.getItem
方法df.select($"an_array".getItem(1)).show // +-----------+ // |an_array[1]| // +-----------+ // | 2| // | 5| // +-----------+
Hive 括号语法:
sqlContext.sql("SELECT an_array[1] FROM df").show // +---+ // |_c0| // +---+ // | 2| // | 5| // +---+
UDF
val get_ith = udf((xs: Seq[Int], i: Int) => Try(xs(i)).toOption) df.select(get_ith($"an_array", lit(1))).show // +---------------+ // |UDF(an_array,1)| // +---------------+ // | 2| // | 5| // +---------------+
除了上面列出的方法之外,Spark 支持越来越多的对复杂类型进行操作的内置函数。值得注意的示例包括高阶函数,例如
transform
(SQL 2.4+、Scala 3.0+、PySpark/SparkR 3.1+):df.selectExpr("transform(an_array, x -> x + 1) an_array_inc").show // +------------+ // |an_array_inc| // +------------+ // | [2, 3, 4]| // | [5, 6, 7]| // +------------+ import org.apache.spark.sql.functions.transform df.select(transform($"an_array", x => x + 1) as "an_array_inc").show // +------------+ // |an_array_inc| // +------------+ // | [2, 3, 4]| // | [5, 6, 7]| // +------------+
过滤器
(SQL 2.4+、Scala 3.0+、Python/SparkR 3.1+)df.selectExpr("filter(an_array, x -> x % 2 == 0) an_array_even").show // +-------------+ // |an_array_even| // +-------------+ // | [2]| // | [4, 6]| // +-------------+ import org.apache.spark.sql.functions.filter df.select(filter($"an_array", x => x % 2 === 0) as "an_array_even").show // +-------------+ // |an_array_even| // +-------------+ // | [2]| // | [4, 6]| // +-------------+
聚合
(SQL 2.4+、Scala 3.0+、PySpark/SparkR 3.1+):df.selectExpr("aggregate(an_array, 0, (acc, x) -> acc + x, acc -> acc) an_array_sum").show // +------------+ // |an_array_sum| // +------------+ // | 6| // | 15| // +------------+ import org.apache.spark.sql.functions.aggregate df.select(aggregate($"an_array", lit(0), (x, y) => x + y) as "an_array_sum").show // +------------+ // |an_array_sum| // +------------+ // | 6| // | 15| // +------------+
数组处理函数 (
array_*
),例如array_distinct
(2.4+):import org.apache.spark.sql.functions.array_distinct df.select(array_distinct($"an_array_of_structs.vals"(0))).show // +-------------------------------------------+ // |array_distinct(an_array_of_structs.vals[0])| // +-------------------------------------------+ // | [1.0, 2.0]| // | [5.0, 6.0]| // +-------------------------------------------+
array_max
(array_min
,2.4+):import org.apache.spark.sql.functions.array_max df.select(array_max($"an_array")).show // +-------------------+ // |array_max(an_array)| // +-------------------+ // | 3| // | 6| // +-------------------+
展平
(2.4+)import org.apache.spark.sql.functions.flatten df.select(flatten($"an_array_of_structs.vals")).show // +---------------------------------+ // |flatten(an_array_of_structs.vals)| // +---------------------------------+ // | [1.0, 2.0, 2.0, 3...| // | [5.0, 6.0, 7.0, 8.0]| // +---------------------------------+
arrays_zip
(2.4+):import org.apache.spark.sql.functions.arrays_zip df.select(arrays_zip($"an_array_of_structs.vals"(0), $"an_array_of_structs.vals"(1))).show(false) // +--------------------------------------------------------------------+ // |arrays_zip(an_array_of_structs.vals[0], an_array_of_structs.vals[1])| // +--------------------------------------------------------------------+ // |[[1.0, 3.0], [2.0, 4.0], [2.0, 5.0]] | // |[[5.0, 7.0], [6.0, 8.0]] | // +--------------------------------------------------------------------+
array_union
(2.4+):import org.apache.spark.sql.functions.array_union df.select(array_union($"an_array_of_structs.vals"(0), $"an_array_of_structs.vals"(1))).show // +---------------------------------------------------------------------+ // |array_union(an_array_of_structs.vals[0], an_array_of_structs.vals[1])| // +---------------------------------------------------------------------+ // | [1.0, 2.0, 3.0, 4...| // | [5.0, 6.0, 7.0, 8.0]| // +---------------------------------------------------------------------+
切片
(2.4+):import org.apache.spark.sql.functions.slice df.select(slice($"an_array", 2, 2)).show // +---------------------+ // |slice(an_array, 2, 2)| // +---------------------+ // | [2, 3]| // | [5, 6]| // +---------------------+
map (
MapType
)列使用
Column.getField
方法:df.select($"a_map".getField("foo")).show // +----------+ // |a_map[foo]| // +----------+ // | bar| // | null| // +----------+
使用 Hive 括号语法:
sqlContext.sql("SELECT a_map['foz'] FROM df").show // +----+ // | _c0| // +----+ // |null| // | baz| // +----+
使用带点语法的完整路径:
df.select($"a_map.foo").show // +----+ // | foo| // +----+ // | bar| // |null| // +----+
使用 UDF
val get_field = udf((kvs: Map[String, String], k: String) => kvs.get(k)) df.select(get_field($"a_map", lit("foo"))).show // +--------------+ // |UDF(a_map,foo)| // +--------------+ // | bar| // | null| // +--------------+
map_*
函数的数量不断增加,例如map_keys
(2.3+)import org.apache.spark.sql.functions.map_keys df.select(map_keys($"a_map")).show // +---------------+ // |map_keys(a_map)| // +---------------+ // | [foo]| // | [foz]| // +---------------+
或
map_values
(2.3+)import org.apache.spark.sql.functions.map_values df.select(map_values($"a_map")).show // +-----------------+ // |map_values(a_map)| // +-----------------+ // | [bar]| // | [baz]| // +-----------------+
请查看SPARK-23899获取详细列表。
使用带点语法的完整路径的结构 (
StructType
) 列:使用 DataFrame API
df.select($"a_struct.x").show // +---+ // | x| // +---+ // | 1| // | 2| // +---+
使用原始 SQL
sqlContext.sql("SELECT a_struct.x FROM df").show // +---+ // | x| // +---+ // | 1| // | 2| // +---+
可以使用点语法、名称和标准
Column
方法访问结构
数组内的字段:df.select($"an_array_of_structs.foo").show // +----------+ // | foo| // +----------+ // |[foo, bar]| // |[foz, baz]| // +----------+ sqlContext.sql("SELECT an_array_of_structs[0].foo FROM df").show // +---+ // |_c0| // +---+ // |foo| // |foz| // +---+ df.select($"an_array_of_structs.vals".getItem(1).getItem(1)).show // +------------------------------+ // |an_array_of_structs.vals[1][1]| // +------------------------------+ // | 4.0| // | 8.0| // +------------------------------+
可以使用 UDF 访问用户定义类型 (UDT) 字段。请参阅Spark SQL referencing attributes of UDT了解详情。
注释:
- 根据 Spark 版本,其中一些方法只能在
HiveContext
中使用。 UDF 应独立于标准SQLContext
和HiveContext
的版本而工作。 一般来说,嵌套值是二等公民。嵌套字段并不支持所有典型操作。根据上下文,最好扁平化架构和/或分解集合
df.select(explode($"an_array_of_structs")).show // +--------------------+ // | col| // +--------------------+ // |[foo,1,WrappedArr...| // |[bar,2,WrappedArr...| // |[foz,3,WrappedArr...| // |[baz,4,WrappedArr...| // +--------------------+
点语法可以与通配符 (
*
) 结合使用来选择(可能是多个)字段,而无需显式指定名称:df.select($"a_struct.*").show // +---+ // | x| // +---+ // | 1| // | 2| // +---+
可以使用
get_json_object
和from_json
函数查询 JSON 列。请参阅How to query JSON data column using Spark DataFrames?了解详情。
关于sql - 使用复杂类型查询 Spark SQL DataFrame,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28332494/