查询具有复杂类型的 Spark SQL 数据帧

如何查询具有复杂类型(如映射/数组(的RDD？例如，当我编写此测试代码时：

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)))

我以为语法是这样的：

sqlContext.sql("SELECT * FROM rdd WHERE map.hello = world")

或

sqlContext.sql("SELECT * FROM rdd WHERE map[hello] = world")

但我得到

无法访问类型为"MapType"(StringType，StringType，true(中的嵌套字段

和

org.apache.spark.sql.catalyst.errors.package$TreeNodeException：未解析的属性

分别。

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|
// +-----------+

配置单元括号语法：

sqlContext.sql("SELECT an_array[1] FROM df").show
// +---+
// |_c0|
// +---+
// |  2|
// |  5|
// +---+

一个 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 还支持越来越多的对复杂类型进行操作的内置函数。值得注意的例子包括高阶函数，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]|
// +------------+

filter (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]|
// +-------------+

aggregate (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_* ( 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|
// +-------------------+

flatten (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]|
// +---------------------------------------------------------------------+

slice (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]|
// +---------------------+

地图 ( 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|
// +----+

使用带有点语法的完整路径：

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|
// +--------------+

越来越多的map_*函数，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。

结构 ( StructType ( 列使用完整路径和点语法：

使用数据帧 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structs数组中的字段：

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 访问用户定义的类型 (UDT( 字段。有关详细信息，请参阅 UDT 的 Spark SQL 引用属性。

注释：

根据 Spark 版本，其中一些方法只能通过 HiveContext .UDF 应该独立于具有标准SQLContext和HiveContext的版本工作。

一般来说，嵌套值是二等公民。并非所有典型操作都支持嵌套字段。根据上下文，最好展平架构和/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，以选择(可能有多个(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。请参阅如何使用 Spark 数据帧查询 JSON 数据列？了解详情。

将其转换为 DF 后，您可以简单地将数据获取为

  val rddRow= rdd.map(kv=>{
    val k = kv._1
    val v = kv._2
    Row(k, v)
  })
val myFld1 =  StructField("name", org.apache.spark.sql.types.StringType, true)
val myFld2 =  StructField("map", org.apache.spark.sql.types.MapType(StringType, StringType), true)
val arr = Array( myFld1, myFld2)
val schema = StructType( arr )
val rowrddDF = sqc.createDataFrame(rddRow, schema)
rowrddDF.registerTempTable("rowtbl")  
val rowrddDFFinal = rowrddDF.select(rowrddDF("map.one"))
or
val rowrddDFFinal = rowrddDF.select("map.one")

这就是我所做的，它有效

case class Test(name: String, m: 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)))
val rdddf = rdd.toDF
rdddf.registerTempTable("mytable")
sqlContext.sql("select m.hello from mytable").show

结果

+------+
| hello|
+------+
| world|
|people|
+------+

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