Spark SQL Struct处理编程

最新推荐文章于 2024-05-21 17:53:11 发布

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文章标签： spark sql 大数据编程

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本文介绍了如何使用Spark SQL处理Struct类型数据，包括创建DataFrame、选择字段、过滤、聚合以及处理嵌套Struct。示例代码展示了如何定义Struct Schema、访问字段及对嵌套Struct操作，帮助理解和分析复杂结构化数据。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在Spark SQL中，Struct是一种用于处理复杂数据类型的集合。它允许我们在表中存储和操作具有不同数据类型的结构化数据。本文将介绍如何使用Spark SQL对Struct进行编程，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要创建一个包含Struct类型的DataFrame。我们可以通过定义一个Schema来指定Struct的结构。下面是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.types._

val schema = StructType(
  Array(
    StructField

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sparksql 之 struct使用demo

yy的博客

11-19

1207

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yy的博客

08-06

251

spark sql struct

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spark-sql操作array和map和struct类型数据

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05-30

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spark.sql中的Array[Struct]类型查询

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5216

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02-23

381

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08-20

191

一、创建DataFrame和Dataset 1.1 创建DataFrame Spark 中所有功能的入口点是SparkSession，可以使用SparkSession.builder()创建。创建后应用程序就可以从现有 RDD，Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame。示例如下： val spark = SparkSession.builder().appName("Spark-SQL").master("local[2]").getOrCreate() val df = s...

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04-12

2300

假设当前目录为/usr/local/spark/mycode/rddtodf，在当前目录下新建一个目录mkdir -p src/main/python，然后在目录/usr/local/spark/mycode/rddtodf/src/main/python下新建一个rddtodf.py，复制下面代码；（下列两种方式任选其一）首先在目录/usr/local/spark/mycode/sparksql下，用命令“gedit employee.json”创建文件，并把数据复制进去。

《Spark 编程基础（Scala 版）》第 6 章 Spark SQL 实验 5 Spark SQL 编程初级实践（超级详细版）

最新发布

wqqstudy的博客

05-21

3280

《Spark 编程基础（Scala 版）第 1 页》第 6 章 Spark SQL 实验 5 Spark SQL 编程初级实践（超级详细版）

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09-14

1613

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首先利用print打印出---->佛祖镇楼print(" _ooOoo_ ")print(" o8888888o ")print(" 88 . 88 ")print(" (| -_...

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小哲数据

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lateral view与 explode函数按理说是不应该在数据库里存在的，因为他违背了第一范式(每个属性不可再分)。但是实际的场景，如一些大数据场景还是会存在将一些低频使用但又不能丢失的数据存成json，这种场景下就需要解析json，将里面的数组和多key值展开。初始化一份数据 # 随意造的一份数据，毫无意义 data = [ { "id": 1, "...

Spark之处理复杂数据类型（Struct、Array、Map、JSON字符串等）

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