In modernen Datenleitungen kommen Daten häufig in Diese Formate sind flexibel und ermöglichen hierarchische Beziehungen und Arrays, aber sie können schwierig sein, mit traditionellen relationalen Ansätzen umzugehen. . nested JSON or XML formats analytics, reporting, or loading into data warehouses like Snowflake In diesem Blog erforschen wir eine mit einer wiederverwendbaren Funktion, . dynamic, recursive approach to parsing nested JSON and XML in Spark flatten_df_recursive Real-World Scenario Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten an einer : e-commerce company 
 
 
 
 Kundendaten werden in JSON-Dateien mit eingebetteten Strukturen für Adressen, Bestellungen und Zahlungsinformationen gespeichert. Bestelldetails können Arrays von Artikeln enthalten, von denen jede mit eingebetteten Produktinformationen ausgestattet ist. Legacy Partners sendet XML-Dateien für Inventar- und Versandupdates. Your goal: 
 
 
 
 Laden Sie diese Daten in Databricks/Spark. Flach alle eingebetteten Strukturen dynamisch (ohne Hardcoding Spaltennamen). Speichern Sie die flache Ausgabe für Analysen, ML oder Berichterstattung. Challenges: 
 
 
 
 Unbekanntes Nesting Level. Arrays mit eingebetteten Strukturen. Häufige Schemaänderungen. Das ist genau dort, wo Kommt in Handy. recursive flattening The Recursive Flatten Function Hier die Kernfunktion: from pyspark.sql.types import StructType, ArrayType
from pyspark.sql.functions import col, explode_outer

def flatten_df_recursive(df):
    """
    Recursively flattens all nested StructType and ArrayType columns in a Spark DataFrame.
    Supports multiple nested levels for JSON/XML data.
    """
    # Track complex fields (StructType or ArrayType)
    complex_fields = [(field.name, field.dataType) 
                      for field in df.schema.fields 
                      if isinstance(field.dataType, (StructType, ArrayType))]

    while complex_fields:
        col_name, col_type = complex_fields.pop(0)
        
        # If StructType, expand its fields with aliases
        if isinstance(col_type, StructType):
            expanded_cols = [
                col(f"{col_name}.{nested_field.name}").alias(f"{col_name}_{nested_field.name}")
                for nested_field in col_type.fields
            ]
            df = df.select("*", *expanded_cols).drop(col_name)
        
        # If ArrayType, explode the array
        elif isinstance(col_type, ArrayType):
            df = df.withColumn(col_name, explode_outer(col(col_name)))

        # Refresh the complex fields list after modifications
        complex_fields = [(field.name, field.dataType) 
                          for field in df.schema.fields 
                          if isinstance(field.dataType, (StructType, ArrayType))]
    
    return df
 Key Features: 
 
 
 
 
 Vollständig dynamisch: Handhabt jede Anzahl von eingebetteten Strukturen oder Array-Ebenen. Keine Hardcodierung: Funktioniert auch, wenn später neue Felder hinzugefügt werden. Array-Unterstützung: Explodiert automatisch Arrays in Zeilen. XML & JSON-freundlich: Funktioniert mit allen hierarchischen Daten, die in Spark geladen werden. Reading Nested JSON in Spark Lesen Sie die JSON-Datei mit Multiline df = spark.read.option("multiline", "true").json("dbfs:/FileStore/temp/orders.json")
display(df)
 Der JSON Data Frame wird in will Bereitstellung der Daten für die Analyse oder Berichterstattung. flatten_df_recursive flatten all nested structs and arrays flat_df = flatten_df_recursive(df)
display(flat_df)
 Reading Nested XML in Spark xml_path = "/dbfs/data/nested_orders.xml"

df = spark.read.format("xml") \
       .option("rowTag", "order") \
       .load(xml_path)

flat_df = flatten_df_recursive(df)
flat_df.show(truncate=False)
 
 
 
 "rowTag" bezeichnet das sich wiederholende XML-Element, das einen Datensatz darstellt. Nested Elemente und Array werden automatisch von "flatten_df_recursive" bearbeitet. Why This Approach Matters 
 
 
 
 
 Dynamic Schema Handling: Keine Notwendigkeit, flattende Logik neu zu schreiben, wenn sich die Struktur von JSON/XML ändert. Unterstützt Multi-Level Nesting: Funktioniert für tief eingebettete Strukturen und Array. Skalierbar: Kann große Dateien auf Spark verarbeiten, ohne alles in den Speicher zu laden. Wiederverwendbar: Funktioniert für jede Quelle – JSON, XML, Snowflake, Delta oder Parquet mit eingebetteten Strukturen. Summary Nested JSON und XML sind in modernen Datenleitungen üblich, aber traditionelle Flachsansätze scheitern bei tiefem Nesting oder Schemaänderungen. Und du kannst: recursive, dynamic Spark flattening function 
 
 
 
 Automatisch flatten Sie jede Tiefe des Nestings. Handhaben Sie Arrays und Strukturen nahtlos. Integration mit Analysen, ML-Pipelines und Lagern wie Snowflake. Dieser Ansatz ist besonders nützlich für , der und Datenstrukturen entwickeln sich häufig. ETL pipelines data lake ingestion reporting systems Hier habe ich den gesamten Bericht für Ihre Referenz beigefügt. Notebook Bericht

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Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

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Wie man Nested JSON und XML in Apache Spark Flatten

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