使用高阶函数在 Spark 查询中的结构数组中添加计算字段

Question

我有一个 table，其中有一列结构数组具有以下架构：

root
 |-- id: long (nullable = true)
 |-- mainColumn: array (nullable = true)
 |    |-- element: struct (containsNull = true)
 |    |    |-- fieldA: string (nullable = true)
 |    |    |-- fieldB: string (nullable = true)
 |    |    |-- fieldC: string (nullable = true)
 |    |    |-- fieldD: string (nullable = true)
 |-- randomOtherColumn: short (nullable = true)

我需要创建一个 return 整个 table 的查询，但对每个条目的 fieldA 应用一个函数（加密函数）。我尝试使用 transform() 函数，但我还需要 return 其他字段（fieldB 、fieldC 等）。

SELECT
  x.id,
  x.randomOtherColumn,
  transform(y -> ???)
FROM
  my_table x

在 JavaScript 中使用 扩展运算符 :

这样的事情会很简单

df.map(x => (
  { 
    x.id, 
    x.randomOtherColumn, 
    x.mainColumn.map(y => ({ ...y, fieldA: encrypt(y.fieldA) })) 
  }
))

Answer 1

您需要像这样重新创建数组的内部结构元素：

SELECT
  id,
  randomOtherColumn,
  transform(mainColumn, x -> struct(encrypt(fieldA) as 'fieldA', fieldB as 'fieldB', fieldC as 'fieldC', fieldD as 'fieldD')) as mainColumn
FROM
  my_table

或使用 DataFrame API 和列方法 withField（自 Spark 3.1+ 起）：

val df1 = df.withColumn(
  "mainColumn",
  transform(col("mainColumn"), x => x.withField("fieldA", encrypt(x("fieldA"))))
)

因为你也标记了 pyspark:

from pyspark.sql import functions as F

df1 = df.withColumn(
  "mainColumn",
  F.transform("mainColumn", lambda x: x.withField("fieldA", encrypt(x["fieldA"])))
)

使用高阶函数在 Spark 查询中的结构数组中添加计算字段

Use high order function to add calculated field in array of structs in Spark query

dataframe

apache-spark

pyspark

apache-spark-sql

higher-order-functions