Nos sistemas de datos modernos, os datos adoitan chegar a Estes formatos son flexibles, permitindo relacións xerárquicas e arreglos, pero poden ser difíciles de manexar con enfoques relacionais tradicionais. . nested JSON or XML formats analytics, reporting, or loading into data warehouses like Snowflake Neste blog imos explorar a usando unha función reutilizable, . dynamic, recursive approach to parsing nested JSON and XML in Spark flatten_df_recursive Real-World Scenario Imaxina traballar nunha : e-commerce company 
 
 
 
 Os datos do cliente almacénanse en ficheiros JSON con estruturas anexadas para enderezos, pedidos e información de pagamento. Os detalles da orde poden conter arreglos de elementos, cada un con información de produto anexada. Legacy Partners envía ficheiros XML para actualizacións de inventario e envío. Your goal: 
 
 
 
 Cargue estes datos en Databricks/Spark. Flatten todas as estruturas anexadas de forma dinámica (sen nomes de columnas de código duro). Gardar a saída plana para análise, ML ou informes. Challenges: 
 
 
 
 Niveis de niveis descoñecidos. Arranxos con estruturas ninxadas. Cambios de esquema frecuentes. Esta é exactamente onde Veñen de man. recursive flattening The Recursive Flatten Function Esta é a 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: Xestiona calquera número de estruturas ou niveis de matriz. Sen codificación dura: Funciona mesmo se se engaden novos campos máis tarde. Soporte de matriz: Explota automaticamente matrizes a filas. XML e JSON: Funciona con calquera datos xerárquicos cargados en Spark. Reading Nested JSON in Spark Ler o ficheiro JSON con multiline df = spark.read.option("multiline", "true").json("dbfs:/FileStore/temp/orders.json")
display(df)
 Introdución ao JSON Data Frame Vía , facendo que os datos estean listos para a análise ou o informe. 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 o elemento XML repetitivo que representa un rexistro. Os elementos e arreglos anexados son manexados automaticamente por "flatten_df_recursive". Why This Approach Matters 
 
 
 
 
 Xestión de esquemas dinámicos: Non é necesario reescribir a lóxica de nivelamento se a estrutura de JSON/XML cambia. Soporta conxelación de varios niveis: Funciona para estruturas e arreglos profundamente conxelados. Escalable: Pode procesar arquivos grandes en Spark sen cargar todo na memoria. Reutilizable: Funciona para calquera fonte - JSON, XML, Snowflake, Delta ou Parquet con estruturas anexadas. Summary JSON e XML conxelados son comúns en tuberías de datos modernas, pero os enfoques tradicionais de nivelamento fallan con cambios de esquema ou profundidade. e podes: recursive, dynamic Spark flattening function 
 
 
 
 Automaticamente nivelar calquera profundidade de nidificación. Manexar arreglos e estruturas de forma suave. Integración con analíticas, tuberías ML e almacéns como Snowflake. Este método é especialmente útil para , , e onde a estrutura de datos evoluciona con frecuencia. ETL pipelines data lake ingestion reporting systems Aquí vos deixo o texto completo para a súa referencia. Informes de notas

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

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

Read My Stories

Este audio está producido na lingua orixinal da historia!

Como axustar JSON e XML en Apache Spark

About Author

COMENTARIOS

Etiquetas colgantes

ESTE ARTIGO FOI PRESENTADO EN

Related Stories

R Systems BlogBook—Chapter 1: Round 2 is Now Open for Submissions🎉

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Life Hacking Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Tech Stories Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Programming Community!

R Systems BlogBook—Chapter 1: Round 2 is Now Open for Submissions🎉

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Life Hacking Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Tech Stories Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Programming Community!

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps