Spark SQL 中对 Map 类型的操作函数
在 Spark SQL 中,map
是一种常用的数据类型,用于存储键值对(key-value pairs)。Spark SQL 提供了一系列内置函数来操作 map
类型的数据,包括创建、访问、修改、合并、键值操作等功能。以下是 Spark SQL 中与 map
类型相关的操作函数及其功能描述。
1. 创建 Map
函数名 | 描述 |
---|---|
map(key1, value1, key2, value2, ...) |
创建一个 Map,指定多个键值对。 |
示例
1 | SELECT map( 'key1' , 'value1' , 'key2' , 'value2' ) AS my_map; |
结果
+——————————-+
|my_map |
+——————————-+
|{key1 -> value1, key2 -> value2}|
+——————————-+
2. Map 元素访问
函数名 | 描述 |
---|---|
map_keys(map) |
返回 Map 中的所有键,结果是一个数组。 |
map_values(map) |
返回 Map 中的所有值,结果是一个数组。 |
element_at(map, key) |
返回 Map 中指定键对应的值。如果键不存在,返回 NULL 。 |
示例
1 2 3 4 | SELECT map_keys(map( 'key1' , 'value1' , 'key2' , 'value2' )) AS keys, map_values(map( 'key1' , 'value1' , 'key2' , 'value2' )) AS values , element_at(map( 'key1' , 'value1' , 'key2' , 'value2' ), 'key1' ) AS value_for_key1; |
结果
+————+————+—————+
|keys |values |value_for_key1 |
+————+————+—————+
|[key1, key2]|[value1, value2]|value1 |
+————+————+—————+
3. Map 修改与操作
函数名 | 描述 |
---|---|
map_concat(map1, map2, ...) |
合并多个 Map。如果有重复的键,保留最后一个 Map 中的值。 |
transform_keys(map, k -> expression) |
对 Map 的每个键应用表达式,返回一个新的 Map。 |
transform_values(map, v -> expression) |
对 Map 的每个值应用表达式,返回一个新的 Map。 |
map_filter(map, (k, v) -> condition) |
对 Map 进行过滤,返回满足条件的键值对组成的新 Map。 |
map_from_arrays(keys, values) |
将两个数组(一个键数组和一个值数组)转换为一个 Map,数组长度必须相同。 |
示例
1 2 3 4 5 6 | SELECT map_concat(map( 'key1' , 'value1' ), map( 'key2' , 'value2' )) AS merged_map, transform_keys(map( 'key1' , 'value1' ), k -> upper (k)) AS upper_keys_map, transform_values(map( 'key1' , 'value1' ), v -> concat(v, '_new' )) AS updated_values_map, map_filter(map( 'key1' , 'value1' , 'key2' , 'value2' ), (k, v) -> k = 'key1' ) AS filtered_map, map_from_arrays(array( 'key1' , 'key2' ), array( 'value1' , 'value2' )) AS map_from_arrays; |
结果
+——————————-+———————–+—————————+———————–+——————————-+
|merged_map |upper_keys_map |updated_values_map |filtered_map |map_from_arrays |
+——————————-+———————–+—————————+———————–+——————————-+
|{key1 -> value1, key2 -> value2}|{KEY1 -> value1} |{key1 -> value1_new} |{key1 -> value1} |{key1 -> value1, key2 -> value2}|
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4. Map 条件与检查
函数名 | 描述 |
---|---|
size(map) |
返回 Map 的大小(即键值对的数量)。 |
map_contains_key(map, key) |
检查 Map 中是否包含指定的键,返回布尔值。 |
map_contains_value(map, value) |
检查 Map 中是否包含指定的值,返回布尔值。 |
示例
1 2 3 4 | SELECT size (map( 'key1' , 'value1' , 'key2' , 'value2' )) AS map_size, map_contains_key(map( 'key1' , 'value1' , 'key2' , 'value2' ), 'key1' ) AS contains_key1, map_contains_value(map( 'key1' , 'value1' , 'key2' , 'value2' ), 'value3' ) AS contains_value3; |
结果
+———+————–+—————-+
|map_size |contains_key1 |contains_value3 |
+———+————–+—————-+
|2 |true |false |
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5. Map 与其他类型的转换
函数名 | 描述 |
---|---|
map_from_entries(array_of_structs) |
将一个结构体数组转换为 Map,结构体必须包含两个字段,分别表示键和值。 |
map_entries(map) |
将 Map 转换为一个结构体数组,结构体包含两个字段,分别表示键和值。 |
示例
1 2 3 | SELECT map_from_entries(array(struct( 'key1' , 'value1' ), struct( 'key2' , 'value2' ))) AS map_from_entries, map_entries(map( 'key1' , 'value1' , 'key2' , 'value2' )) AS map_entries_result; |
结果
+——————————-+——————————-+
|map_from_entries |map_entries_result |
+——————————-+——————————-+
|{key1 -> value1, key2 -> value2}|[{key1, value1}, {key2, value2}]|
+——————————-+——————————-+
6. Map 高级操作
函数名 | 描述 |
---|---|
explode(map) |
将 Map 中的每个键值对转为多行,分别作为两列返回(键和值)。 |
posexplode(map) |
与 explode 类似,但还会返回键值对在 Map 中的位置索引。 |
示例
1 2 3 | SELECT explode(map( 'key1' , 'value1' , 'key2' , 'value2' )) AS ( key , value), posexplode(map( 'key1' , 'value1' , 'key2' , 'value2' )) AS (pos, key , value); |
结果
+—-+——-+
|key |value |
+—-+——-+
|key1|value1 |
|key2|value2 |
+—-+——-++—+—-+——-+
|pos|key |value |
+—+—-+——-+
|0 |key1|value1 |
|1 |key2|value2 |
+—+—-+——-+
总结
Spark SQL 提供了丰富的 map
操作函数,覆盖了创建、访问、修改、检查和转换等多种场景:
- 创建与转换:使用 map() 创建 Map,或通过 map_from_arrays() 和 map_from_entries() 转换数组或结构体。
- 访问键值:通过 map_keys()、map_values() 获取键和值,使用 element_at() 获取指定键的值。
- 修改与合并:支持 map_concat() 合并 Map,transform_keys() 和 transform_values() 修改键或值。
- 条件与检查:可以使用 map_contains_key() 和 map_contains_value() 检查键或值是否存在。
- 高级操作:通过 explode() 和 posexplode() 将 Map 展开为多行。
这些函数极大地简化了对复杂键值对数据的处理,适用于各种数据处理和分析场景。
到此这篇关于Spark SQL 中对 Map 类型的操作函数的文章就介绍到这了,更多相关Spark SQL Map 类型操作内容请搜索IT俱乐部以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持IT俱乐部!