Spark获取嵌套对象的数据类型

时间:2018-01-15 15:20:32

标签: arrays apache-spark dataframe apache-spark-sql

我有一些JSON数据,如下所示:

{
    "key1":"value1",
    "key2":[
        1,
        2,
        3
    ],
    "key3":{
        "key31":"value31",
        "key32":"value32"
    },
    "key4":[
        {
            "key41":"value411",
            "key42":"value412",
            "key43":"value413"
        },
        {
            "key41":"value421",
            "key42":"value422",
            "key43":"value423"
        }
    ],
    "key5":{
        "key51":[
            {
                "key511":"value511",
                "key512":"value512",
                "key513":"value513"
            },
            {
                "key511":"value521",
                "key512":"value522",
                "key513":"value523"
            }
        ]
    },
    "key6":{
        "key61":{
            "key611":[
                {
                    "key_611":"value_611",
                    "key_612":"value_612",
                    "key_613":"value_613"
                },
                {
                    "key_611":"value_621",
                    "key_612":"value_622",
                    "key_613":"value_623"
                },
                {
                    "key_611":"value_621",
                    "key_612":"value_622",
                    "key_613":"value_623"
                }
            ]
        }
    }
}

它包含简单,复杂和数组类型值的混合。

如果我尝试获取key1 schema.("key1").dataType的数据类型,我得到StringType,同样也得到key2,key3和key4。

对于key5,我得到StructType

但是当我尝试获取key51的数据类型时,它使用schema.("key5.key51").dataType嵌套在key5下,我收到以下错误:

java.lang.IllegalArgumentException: Field "key5.key51" does not exist.
  at org.apache.spark.sql.types.StructType$$anonfun$apply$1.apply(StructType.scala:264)
  at org.apache.spark.sql.types.StructType$$anonfun$apply$1.apply(StructType.scala:264)
  at scala.collection.MapLike$class.getOrElse(MapLike.scala:128)
  at scala.collection.AbstractMap.getOrElse(Map.scala:59)
  at org.apache.spark.sql.types.StructType.apply(StructType.scala:263)
  ... 48 elided

我的主要目的是能够爆炸某个类型,如果它的ArrayType并且不会爆炸任何其他类型。

explode函数能够正确识别这个给定的键(key5.key51)并爆炸阵列。但问题在于确定数据类型。

对我来说,一个可能的解决方案是选择key5.key51作为单独的列key51然后爆炸该列。

但是还有更好,更优雅的方法可以确定给定列的数据类型吗?

2 个答案:

答案 0 :(得分:3)

最简单的解决方案是select感兴趣的字段,然后检索模式:

df.select("key5.key51").schema.head.dataType

直接使用完整模式,需要遍历模式,并且可能很难做到,而嵌入式.StructTypes和复杂类型(MapsArrays )。

答案 1 :(得分:0)

以下是一些(递归)代码,用于查找所有ArrayType字段名称:

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

def findArrayTypes(parents:Seq[String],f:StructField) : Seq[String] = {
  f.dataType match {
    case array: ArrayType => parents
    case struct: StructType => struct.fields.toSeq.map(f => findArrayTypes(parents:+f.name,f)).flatten
    case _ => Seq.empty[String]
  }
}


val arrayTypeColumns = df.schema.fields.toSeq
  .map(f => findArrayTypes(Seq(f.name),f))
  .filter(_.nonEmpty).map(_.mkString("."))

对于您的数据框,这会给出:

arrayTypeColumns.foreach(println)


key2
key4
key5.key51
key6.key61.key611

这对于map或嵌套数组中的数组

还不行