转载 用 Spark 处理复杂数据类型（Struct、Array、Map、JSON字符串等）
处理 Structs 的方法
scala> val complexDF = df.selectExpr(“struct(Description,InvoiceNo) as complex”,“Description”,“InvoiceNo”)
scala> complexDF.printSchema
root
|– complex: struct (nullable = false)
| |– Description: string (nullable = true)
| |– InvoiceNo: string (nullable = true)
|– Description: string (nullable = true)
|– InvoiceNo: string (nullable = true)
包含复杂数据类型的 complexDF 和之前DataFrame都是一样使用的，区别在于如何取到结构体complex内地字段数据，有如下几种方法：
complexDF.select(col(“complex”).getField(“Description”)).show(5,false) # getField方法/getItem方法也OK，二者有区别的
complexDF.select(“complex.Description”).show(5,false) # 或者直接dot [`.`]，全选的话是`.*`
# sql
complexDF.createOrReplaceTempView(“complex_df”)
spark.sql(“select complex.* from complex_df”).show(5,false)
spark.sql(“select complex.Description from complex_df”).show(5,false)
处理 Arrays 的方法
如其名数组，和数组的性质之一一样内部只能包含同一类型的数据，先来创建一个包含Array类型的字段的DataFrame，书中这里提到了一个字符串的 split 方法，通过第二个正则参数将字符串分割，返回一个Array类型的Column
def split(str: Column, pattern: String): Column , Splits str around pattern (pattern is a regular expression).
# scala
scala> import org.apache.spark.sql.functions.split
import org.apache.spark.sql.functions.split
# 将Description通过空格分割
scala> df.select(split(col(“Description”),” “)).printSchema
root
|– split(Description, ): array (nullable = true)
| |– element: string (containsNull = true)
scala> df.select(split(col(“Description”),” “)).show(2)
+———————+
|split(Description, )|
+———————+
| [WHITE, HANGING, …|
| [WHITE, METAL, LA…|
+———————+
# SQL做法，SELECT split(Description, ) FROM dfTable
Spark可以将这类复杂数据类型转为另一列，并可以通过一种类似 Python 操作数组的方式进行查询该数组
scala> df.select(split(col(“Description”),” “).alias(“array_col”)).select(expr(“array_col[0]”)).show(2)
+————+
|array_col[0]|
+————+
| WHITE|
| WHITE|
+————+
# sql写法，SELECT split(Description, )[0] FROM dfTable
# 当然还可以用getItem
scala> df.select(split(col(“Description”),” “).alias(“array_col”)).select(col(“array_col”).getItem(0)).show(2)
获取数组的长度可以使用 size 方法（也适合于Map）
def size(e: Column): Column , Returns length of array or map.
scala> import org.apache.spark.sql.functions.size
import org.apache.spark.sql.functions.size
# 我这里Column是用$方式写的
scala> df.select(split($“Description”, ” “).alias(“array_col”)).withColumn(“no_of_array”,size($“array_col”)).show(2,false)
+—————————————-+———–+
|array_col |no_of_array|
+—————————————-+———–+
|[WHITE, HANGING, HEART, T-LIGHT, HOLDER]|5 |
|[WHITE, METAL, LANTERN] |3 |
+—————————————-+———–+
判断Array中是否包含某个元素可以用 array_contains 方法
def array_contains(column: Column, value: Any): Column , Returns null if the array is null, true if the array contains value, and false otherwise.
scala> import org.apache.spark.sql.functions.array_contains
import org.apache.spark.sql.functions.array_contains
scala> df.select(split(col(“Description”), ” “).alias(“array_col”)).withColumn(“contains_WHITE”,array_contains($“array_col”,“WHITE”)).show(5,false)
+——————————————+————–+
|array_col |contains_WHITE|
+——————————————+————–+
|[WHITE, HANGING, HEART, T-LIGHT, HOLDER] |true |
|[WHITE, METAL, LANTERN] |true |
|[CREAM, CUPID, HEARTS, COAT, HANGER] |false |
|[KNITTED, UNION, FLAG, HOT, WATER, BOTTLE]|false |
|[RED, WOOLLY, HOTTIE, WHITE, HEART.] |true |
+——————————————+————–+
# sql中一样的
scala> val df1 = df.select(split(col(“Description”), ” “).alias(“array_col”))
df1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [array_col: array<string>]
scala> df1.createOrReplaceTempView(“array_df”)
scala> spark.sql(“select *, array_contains(array_col,WHITE) from array_df”).show(5,false)
+——————————————+——————————–+
|array_col |array_contains(array_col, WHITE)|
+——————————————+——————————–+
|[WHITE, HANGING, HEART, T-LIGHT, HOLDER] |true |
|[WHITE, METAL, LANTERN] |true |
|[CREAM, CUPID, HEARTS, COAT, HANGER] |false |
|[KNITTED,UNION, FLAG, HOT, WATER, BOTTLE]|false |
|[RED, WOOLLY, HOTTIE, WHITE, HEART.] |true |
+——————————————+——————————–+
# 多还是用来作为where条件的判断，这里随便举个例子
val df2 = df.select(split(col(“Description”), ” “).alias(“array_col”)).withColumn(“item”,$“array_col”.getItem(0))
# 第二个参数也能传Column，判断是否包含对应位置的元素
df2.where(“array_contains(array_col,item)”).show(2) # 这样写实际是expr
df2.where(array_contains($“array_col”,$“item”)).show(2)
值得注意的是，SQL中Column的写法， 不要带上引号 ，带了引号就看成String处理，写着容易忘
还可以使用 explode 方法将复杂的数据类型转为一组rows（就是Array/Map中每个元素展开对应其他列形成新列）
def explode(e: Column): Column , Creates a new row for each element in the given array or map column.
scala> import org.apache.spark.sql.functions.explode
scala> df.withColumn(“splitted”, split(col(“Description”), ” “))
.withColumn(“exploded”, explode(col(“splitted”)))
.select(“Description”, “InvoiceNo”, “exploded”).show(2)
+——————–+———+——–+
| Description|InvoiceNo|exploded|
+——————–+———+——–+
|WHITE HANGING HEA…| 536365| WHITE|
|WHITE HANGING HEA…| 536365| HANGING|
+——————–+———+——–+
# 我这里写了个简单点的
scala> val df4 = Seq((Seq(1,1,2),2),(Seq(1,2,3),3)).toDF(“item”,“id”)
df4: org.apache.spark.sql.DataFrame = [item: array<int>, id: int]
scala> df4.printSchema
root
|– item: array (nullable = true)
| |– element: integer (containsNull = false)
|– id: integer (nullable = false)
scala> df4.show()
+———+—+
| item| id|
+———+—+
|[1, 1, 2]| 2|
|[1, 2, 3]| 3|
+———+—+
# 就是展开了Array，然后对应其他列构成新的列
scala> df4.withColumn(“exploded”,explode($“item”)).show
+———+—+——–+
| item| id|exploded|
+———+—+——–+
|[1, 1, 2]| 2| 1|
|[1, 1, 2]| 2| 1|
|[1, 1, 2]| 2| 2|
|[1, 2, 3]| 3| 1|
|[1, 2, 3]| 3| 2|
|[1, 2, 3]| 3| 3|
+———+—+——–+
补充下图片，可能说的不详细
explode_outer ，同 explode ，但当array或map为空或null时，会展开为null arrays_overlap(a1,a2) 数组a1至少包含数组a2的一个非空元素，则返回true任何数组包含null，则返回nullspark.sql(“select arrays_overlap(array(1,2,3),array(3,4,5))”).show
true
spark.sql(“select arrays_overlap(array(1,2,3),array(4,5))”).show
false
spark.sql(“select arrays_overlap(array(1,2,3),array(4,5,null))”).show
null
arrays_zip(array<T>, array<U>, …):array<struct<T, U, …>>
合并n个Array为结构数组第n个结构（struct）包含所有输入Array的第n个值，没有即为nullscala> val df = spark.sql(“select arrays_zip(array(1,2,3),array(4,5)) as array_zip”)
scala> df.printSchema
root
|– array_zip: array (nullable = false)
| |– element: struct (containsNull = false)
| | |– 0: integer (nullable = true)
| | |– 1: string (nullable = true)
scala> df.select(col(“array_zip”).getItem(0)).show
+————+
|array_zip[0]|
+————+
| [1, 4]|
+————+
element_at(array<T>, Int):T 和 element_at(map<K, V>, K):V
也适合Map，返回key对应的value，不含key的话返回nullscala> spark.sql(“select element_at(array(1,2,3),-1)”).show
+——————————+
|element_at(array(1, 2, 3), -1)|
+——————————+
| 3|
+——————————+
scala> spark.sql(“select element_at(array(1,2,3),4)”).show
+—————————–+
|element_at(array(1, 2, 3), 4)|
+—————————–+
| null|
+—————————–+
scala> spark.sql(“select element_at(array(1,2,3),0)”).show
java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: SQL array indices start at 1
还有一些适用于Array的方法，不好截图，列在这里：
reverse(e: Column): Column ，将字符串或者数组元素翻转 注意：像字符串”abc def”翻转过来是”fed cba” flatten(array<array<T>>): array<T> ，把嵌套数组转换为数组，但如果嵌套数组的结构层级超过2，也只是去掉一层嵌套spark.sql(“select flatten(array(array(1,2),array(3,4)))”).show
[1, 2, 3, 4]
spark.sql(“select flatten(array(array(array(1,2),array(3,4)),array(array(5,6))))”).show(false)
[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
shuffle(e: Column): Column ，把数组随机打乱排列 slice(x: Column, start: Int, length: Int): Column ，就是截取数组，类似python，但这里是把数组x从索引start开始截取length个元素的数组返回 如果 start是负数 ，则 从末尾开始向后截取 ，貌似没解释清，看示例 索引从1开始scala> spark.sql(“select slice(array(1,2,3),1,2)”).show
+—————————+
|slice(array(1, 2, 3), 1, 2)|
+—————————+
| [1, 2]|
+—————————+
scala> spark.sql(“select slice(array(1,2,3),-2,2)”).show # slice(array(1,2,3),-2,3)也是返回这个，length超过数组长也只是返回xxx。。。，就这个意思，我叙述不清
+—————————-+
|slice(array(1, 2, 3), –2, 2)|
+—————————-+
| [2, 3]|
+—————————-+
sort_array(e: Column, asc: Boolean): Column ，也是数组排序，不同于上图中的是 可以指定升降序
处理 Maps 的方法
Map就是key-value对格式的数据，spark sql提供一个 map 方法可以将两个Column转为Map Column， key不能为null ，value可以
cala> df.select(map(col(“Description”),col(“InvoiceNo”)).alias(“complex_map”)).show(2,false)
+———————————————-+
|complex_map |
+———————————————-+
|[WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER -> 536365]|
|[WHITE METAL LANTERN -> 536365] |
+———————————————-+
# SQL写法，SELECT map(Description, InvoiceNo) as complex_map FROM dfTable
WHERE Description IS NOT NULL
可以像python中使用字典一样进行查询
scala> val df1 = df.select(map(col(“Description”), col(“InvoiceNo”)).alias(“complex_map”))
scala> df1.printSchema
root
|– complex_map: map (nullable = false)
| |– key: string
| |– value: string (valueContainsNull = true)
scala> df1.select(expr(“complex_map[WHITE METAL LANTERN]”)).show(2)
+——————————–+
|complex_map[WHITE METAL LANTERN]|
+——————————–+
| null|
| 536365|
+——————————–+
前面提到的 explode 方法作用于Map
scala> df1.select($“complex_map”,explode($“complex_map”)).show(5,false)
+———————————————–+———————————–+——+
|complex_map |key |value |
+———————————————–+———————————–+——+
|[WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER -> 536365] |WHITE HANGING HEART T–LIGHT HOLDER |536365|
|[WHITE METAL LANTERN -> 536365] |WHITE METAL LANTERN |536365|
|[CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER -> 536365] |CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER |536365|
|[KNITTED UNION FLAG HOT WATER BOTTLE -> 536365]|KNITTED UNION FLAG HOT WATER BOTTLE|536365|
|[RED WOOLLY HOTTIE WHITE HEART. -> 536365] |RED WOOLLY HOTTIE WHITE HEART. |536365|
+———————————————–+———————————–+——+
map_form_arrays(array<K>, array<V>): map<K, V> ，将给的数组组合成一个Map， key数组一定不能包含null
scala> val df2 = spark.sql(“SELECT map(1, a, 2, b) as aMap, map(2, c, 3, d) as bMap”)
scala> df2.printSchema # 进一步说明key不能为null
root
|– aMap: map (nullable = false)
| |– key: integer
| |– value: string (valueContainsNull = false)
|– bMap: map (nullable = false)
| |– key: integer
| |– value: string (valueContainsNull = false)
scala> df2.select(map_concat($“aMap”,$“bMap”)).show(false)
+——————————–+
|map_concat(aMap, bMap) |
+——————————–+
|[1 -> a, 2 -> b, 2 -> c, 3 -> d]|
+——————————–+
# keys
scala> df2.select(map_keys($“aMap”)).show
+————–+
|map_keys(aMap)|
+————–+
| [1, 2]|
+————–+
# values
scala> df2.select(map_values($“aMap”)).show
+—————-+
|map_values(aMap)|
+—————-+
| [a, b]|
+—————-+
# map_keys($“aMap”)(0)返回的是1
scala> df2.select(element_at($“aMap”,map_keys($“aMap”)(0))).show
+———————————–+
|element_at(aMap, map_keys(aMap)[0])|
+———————————–+
| a|
+———————————–+
处理 JSON 的方法
JSON格式的数据是很常见的，Spark也提供了系列方法来解析或者提取JSON对象，但有一点要知道，这种格式的数据是以字符串形式存储的，没有什么JSON类型
get_json_object(e: Column, path: String): Column ，从json字符串中根据给定的json路径提取一个json对象 e是json格式的字符串也可以， spark.sql(“””select get_json_object({“key1”:{“key2″:[1,2,3]}},$.key1.key2)”””) ，了解就好 json_tuple(json: Column, fields: String*): Column ，如果json字符串只有一个层级，可以使用该方法提取json对象 from_json ，根据给定的Schema将json字符串的Column列解析成对应列 to_json ，将多个列转成json字符串的列先创建一个包含json类型字符串列的df
# spark.range(1)是为了创建一个df
# 直接spark.sql(“””select {“myJSONKey” : {“myJSONValue” : [1, 2, 3]}} as jsonString”””) 也是OK的
scala> val jsonDF = spark.range(1).selectExpr(“””{“myJSONKey” : {“myJSONValue” : [1, 2, 3]}} as jsonString”””)
jsonDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [jsonString: string]
# jsonString是string类型
scala> jsonDF.show(false)
+——————————————-+
|jsonString |
+——————————————-+
|{“myJSONKey” : {“myJSONValue“ : [1, 2, 3]}}|
+——————————————-+
看下get_json_object和json_tuple的用法
scala> jsonDF.select(get_json_object($“jsonString”,“$.myJSONKey”)).show(false)
# 输出{“myJSONValue”:[1,2,3]}
scala> jsonDF.select(get_json_object($“jsonString”,“$.myJSONKey.myJSONValue”)).show(false)
# 输出[1,2,3] ,还是字符串，不是什么Array
scala> jsonDF.select(get_json_object($“jsonString”,“$.myJSONKey.myJSONValue[0]”)).show(false)
# 输出1
scala> jsonDF.select(json_tuple($“jsonString”,“myJSONKey”)).show
# 输出{“myJSONValue”:[1,2,3]}
# 无法解析更深的层次，即提不出myJSONValue对应的
# 但json_tuple可以同时提取多个json对象出来
# 这里再创建一个
scala> val test = spark.sql(“””select {“key” : “value”,”key2″ : “value2″} as jsonString”””)
scala> test.select(json_tuple($“jsonString”,“key”,“key2”)).show
+—–+——+
| c0| c1|
+—–+——+
|value|value2|
+—–+——+
然后看下from_json和to_json方法，这两方法有多个重载，选择适合的用吧
# 创建一个df，json_col对应的就是json字符串
scala> val df = Seq (
(0, “””{“device_id”: 0, “device_type”: “sensor-ipad”, “ip”: “68.161.225.1”, “cn”: “United States”, “timestamp” :1475600496 }”””),
(1, “””{“device_id”: 1, “device_type”: “sensor-igauge”, “ip”: “213.161.254.1”, “cn”: “Norway”, “timestamp” :1475600498 }”””)).toDF(“id”,“json_col”)
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, json_col: string]
# 对应创建一个schema，可以mySchema.treeString查看
scala> val mySchema = new StructType().add(“device_id”,IntegerType).add(“device_type”,StringType).add(“ip”,StringType).add(“cn”,StringType).add(“timestamp”,TimestampType)
# from_json简单使用，会解析成一个Struct类型的列col（数据类型一样的话也可以是Array类型）
# 可以查看col的Schema，所以可以根据col.*查询全部，也可以col.属性查询特定属性
scala> df.select(from_json($“json_col”,mySchema) as “col”).select(expr(“col.*”)).show
+———+————-+————-+————-+——————-+
|device_id| device_type| ip| cn| timestamp|
+———+————-+————-+————-+——————-+
| 0| sensor–ipad| 68.161.225.1|United States|2016–10–05 01:01:36|
| 1|sensor–igauge|213.161.254.1| Norway|2016–10–05 01:01:38|
+———+————-+————-+————-+——————-+
scala> df.select(from_json($“json_col”,mySchema) as “col”).select($“col.*”).where($“col.cn”===“Norway”).show
+———+————-+————-+——+——————-+
|device_id| device_type| ip| cn| timestamp|
+———+————-+————-+——+——————-+
| 1|sensor–igauge|213.161.254.1|Norway|2016–10–05 01:01:38|
+———+————-+————-+——+——————-+
从文档可以看出 to_json 是把一个包含StructType，ArrayType或MapType的列转换为具有指定模式（类型中推出）的JSON字符串列，所以要先把要转换的列封装成StructType，ArrayType或MapType格式
# to_json 简单使用
scala> val df1 = df.select(from_json($“json_col”,mySchema) as “col”).select($“col.*”)
# df1.printSchema
# 再把device_id、ip、timestamp 三列转为json字符串列
# 如果是所有列的化，这样写struct($“*”)
scala> df1.select(to_json(struct($“device_id”,$“ip”，$“timestamp”)).alias(“json_col”)).show(false)
+——————————————————————————–+
|json_col |
+——————————————————————————–+
|{“device_id”:0,“ip”:“68.161.225.1″,“timestamp”:“2016–10–05T01:01:36.000+08:00″} |
|{“device_id”:1,“ip”:“213.161.254.1″,“timestamp”:“2016–10–05T01:01:38.000+08:00″}|
+——————————————————————————–+
自定义函数（UDF）使用
Spark 最强的功能之一就是定义你自己的函数（UDFs），使得你可以通过Scala、Python或者使用外部的库（libraries）来得到你自己需要的transformation操作。UDFs可以输入、返回一个或多个Column。其次Spark UDF强大在于，你可以用多种不同的编程语言编写它们，但不需要以深奥的格式或特定于域的语言创建它们，它们只是对数据进行操作、记录。默认情况是将这些UDFs注册为临时函数用在特定的SparkSession、Context下，即按需创建使用
尽管你可以使用Scala、Python或者Java 来编写UDFs，但你还是要注意一些性能方面的影响。为了说明这些，接下来会直接告诉你当你创建UDF时发生了什么，然后在Spark上使用创建的UDF执行代码
首先是实际的函数，这里会创建一个简单的求解数的立方的函数 power3
val df = spark.range(5)
def power3(number:Double):Double = number*number*number
好了现在需要测试这个函数，我们需要在Spark中注册它们，以便我们可以在所有工作机器上使用它们。Spark 会在Driver驱动程序上序列化该函数，并跨网络分发到所有的Executor进程上去。当然这些和语言无关的
当你使用这个函数时，还会出现两种不同的情况。如果这个函数是用Scala、Java写的，你可以在JVM中使用它。这意味着你除了无法利用 Spark 对内置函数的代码生成功能，几乎没有性能损失。但当你创建或使用大量的对象时，可能会出现性能问题。如果这个函数使用Python编写，会有不同之处。Spark 会在 Worker 上启动一个 Python 进程，然后使用 Python 可以理解的格式去序列化所有数据（这些数据之前在 JVM 上），再一行一行的在数据上用 Python 进程去执行该函数，最后返回所有行的执行结果给 JVM 和 Spark 。下图反映了这个过程
这是因为 Spark 是用 Scala 写的，而 Scala 本源就是 Java，所以启动的 Executor 进程就是 Java 进程。
注意：启动这个 Python 进程的成本高，但实际成本是将数据序列化为 Python 可以处理的格式的过程。因为这是一个高成本的计算，而且数据进入 Python 之后，就是 Python 进程说的算，Spark 无法管理 Worker 的内存。如果 Worker 的资源受限制，Worker 就会失败。因为Java 进程（JVM）会和 Python 进程在同一机器上竞争内存资源。 作者是建议使用Scala来编写函数，我也认可，Scala 学精了真的是写起来省时省力，就是不注释好的话后期不好理解。当然，也可以用 Python 来写的
这上面就是创建的整个过程，然后就是注册这个函数，使它可用于 DataFrame
import org.apache.spark.sql.functions.udf
# 直接这样 udf(power3 _) 就行了
val power3udf = udf(power3(_:Double):Double)
然后就可以像其他 DataFrame 方法一样使用它
scala> df.select(power3udf($“num”)).show
+——–+
|UDF(num)|
+——–+
| 0.0|
| 1.0|
| 8.0|
| 27.0|
| 64.0|
+——–+
但这还只是可以用作 DataFrame 上的方法，只能在表达式中使用它，而不能在字符串表达式中使用它，迷糊吧，看下面的报错，什么是不能在字符串表达式中使用它
scala> df.selectExpr(“power3udf(num)”).show
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Undefined function: power3udf. This function is neither a registered temporary function nor a permanent function registered in the database default.; line 1 pos 0
所以，还要把它注册为 Spark SQL 的函数，才能方便地使用
# spark 2.x
spark.udf.register(“power3”,power3 _)
# spark 1.x 使用，sqlContext.udf.register(“power3”,power3 _)
# 再次查询
scala> df.selectExpr(“power3(num)”).show
+——————————-+
|UDF:power3(cast(num as double))|
+——————————-+
| 0.0|
| 1.0|
| 8.0|
| 27.0|
| 64.0|
+——————————-+
可以看出这两个 udf 虽然同名但是是不同类的方法，反正看情况吧，我测试发现要是注册为 Spark SQL 的方法也不能直接用在 DataFrame 表达式操作上。
THE END
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