要编写涉及复杂类型的Spark-SQL查询,可以按照以下步骤进行:
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types._
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Complex Types Query")
.config("spark.master", "local")
.getOrCreate()
val schema = StructType(Seq(
StructField("name", StringType),
StructField("age", IntegerType),
StructField("address", StructType(Seq(
StructField("street", StringType),
StructField("city", StringType),
StructField("state", StringType)
))),
StructField("phoneNumbers", ArrayType(StructType(Seq(
StructField("type", StringType),
StructField("number", StringType)
))))
))
val data = Seq(
Row("John", 30, Row("123 Main St", "New York", "NY"), Seq(Row("home", "555-1234"), Row("work", "555-5678")))),
Row("Alice", 25, Row("456 Elm St", "San Francisco", "CA"), Seq(Row("home", "555-9876")))
)
val rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)
val df = spark.createDataFrame(rdd, schema)
df.show(false)
// 查询name和address.city字段
df.select("name", "address.city").show(false)
// 查询name和phoneNumbers.number字段
df.select("name", "phoneNumbers.number").show(false)
// 查询所有的phoneNumbers.type字段
df.select(explode(col("phoneNumbers.type"))).show(false)
// 使用结构化查询来查询复杂类型的字段
df.select("name", "address.*", "phoneNumbers.*").show(false)
// 使用where条件过滤复杂类型的字段
df.where(col("address.state") === "NY").show(false)
以上代码示例演示了如何编写涉及复杂类型的Spark-SQL查询,包括结构化查询、条件过滤和字段选择等操作。您可以根据具体需求修改和扩展这些示例代码。