En los sistemas de datos modernos, los datos a menudo Estos formatos son flexibles, permitiendo relaciones jerárquicas y arreglos, pero pueden ser difíciles de manejar con los enfoques relacionales tradicionales. . nested JSON or XML formats analytics, reporting, or loading into data warehouses like Snowflake En este blog, analizamos a utilizando una función reutilizable, . dynamic, recursive approach to parsing nested JSON and XML in Spark flatten_df_recursive Real-World Scenario Imagínese trabajar en un : e-commerce company 
 
 
 
 Los datos de los clientes se almacenan en archivos JSON con estructuras ancladas para direcciones, pedidos e información de pago. Los detalles del pedido pueden contener arreglos de artículos, cada uno con información de producto. Legacy Partners envía archivos XML para actualizaciones de inventario y envío. Your goal: 
 
 
 
 Cargue estos datos en Databricks/Spark. Flatte todas las estructuras ancladas de forma dinámica (sin nombres de columnas de código duro). Guardar la salida aplanada para análisis, ML o informes. Challenges: 
 
 
 
 Niveles de nidos desconocidos. Arrays con estructuras niñadas. Cambios frecuentes de esquema. Esto es exactamente donde Viene en mano. recursive flattening The Recursive Flatten Function Aquí está la función principal: 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: 
 
 
 
 
 Completamente dinámico: maneja cualquier número de estructuras o niveles de matriz. No hay codificación dura: Funciona incluso si se añaden nuevos campos más tarde. Soporte de matriz: explota automáticamente matrizes a filas. XML y JSON: Funciona con cualquier dato jerárquico cargado en Spark. Reading Nested JSON in Spark Read the JSON file with multiline df = spark.read.option("multiline", "true").json("dbfs:/FileStore/temp/orders.json")
display(df)
 Introducción al Frame de Datos JSON Will , haciendo que los datos estén listos para análisis o informes. 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” indica el elemento XML repetitivo que representa un registro. Los elementos niñados y las matrizes se manejan automáticamente por "flatten_df_recursive". Why This Approach Matters 
 
 
 
 
 Gestión de esquemas dinámicos: No es necesario reescribir la lógica de aplanamiento si la estructura de JSON/XML cambia. Soporta el niñado de varios niveles: Trabaja para estructuras y arreglos profundamente niñados. Escalable: puede procesar archivos grandes en Spark sin cargar todo en la memoria. Reutilizable: Funciona para cualquier fuente: JSON, XML, Snowflake, Delta o Parquet con estructuras ancladas. Summary JSON niñado y XML son comunes en las tuberías de datos modernas, pero los enfoques tradicionales de aplanamiento fallan con cambios en el nicho profundo o esquema. Usted puede: recursive, dynamic Spark flattening function 
 
 
 
 Automaticamente aplasta cualquier profundidad de nidificación. Gestionar arreglos y estructuras sin problemas. Integración con analíticas, tuberías ML y almacenes como Snowflake. Este enfoque es especialmente útil para , de , y donde la estructura de datos evoluciona con frecuencia. ETL pipelines data lake ingestion reporting systems He adjuntado el texto completo para su referencia. Informe de notas

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Cómo Flatten JSON y XML en Apache Spark

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