Nelle nuove tecnologie, i dati vengono spesso Questi formati sono flessibili, consentendo relazioni gerarchiche e array, ma possono essere difficili da gestire con approcci relazionali tradizionali. . nested JSON or XML formats analytics, reporting, or loading into data warehouses like Snowflake In questo blog analizziamo un utilizzando una funzione riutilizzabile, . dynamic, recursive approach to parsing nested JSON and XML in Spark flatten_df_recursive Real-World Scenario Immaginate di lavorare in un : e-commerce company 
 
 
 
 I dati dei clienti sono memorizzati in file JSON con strutture incastonate per indirizzi, ordini e informazioni di pagamento. I dettagli dell'ordine possono contenere serie di articoli, ognuno con informazioni sui prodotti. Legacy Partners invia file XML per gli aggiornamenti di inventario e spedizione. Your goal: 
 
 
 
 Carica i dati in Databricks/Spark. Flatten tutte le strutture nested dinamicamente (senza hardcoding nomi di colonna). Salva l'uscita piatta per analisi, ML o reporting. Challenges: 
 
 
 
 Livelli di nidificazione sconosciuti. Array con strutture nested. frequenti cambiamenti di programma. Questo è esattamente dove Viene in mano. recursive flattening The Recursive Flatten Function Ecco la funzione principale: 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 dinamico: gestisce qualsiasi numero di strutture o livelli di array. Nessuna codifica rigida: funziona anche se nuovi campi vengono aggiunti in un secondo momento. Supporto array: esplode automaticamente array a righe. XML & JSON friendly: funziona con qualsiasi dato gerarchico caricato in Spark. Reading Nested JSON in Spark Leggere il file JSON con multiline df = spark.read.option("multiline", "true").json("dbfs:/FileStore/temp/orders.json")
display(df)
 Passare il JSON Data Frame in di Will , rendendo i dati pronti per l'analisi o il reporting. 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 l'elemento XML ripetitivo che rappresenta un record. Gli elementi e gli array incastrati vengono gestiti automaticamente da "flatten_df_recursive". Why This Approach Matters 
 
 
 
 
 Gestione dinamica dello schema: non c'è bisogno di riscrivere la logica di flattening se la struttura JSON/XML cambia. Supporta il nesting a più livelli: funziona per strutture e array profondamente nestati. Scalabile: Può elaborare file di grandi dimensioni su Spark senza caricare tutto nella memoria. Reutilizzabile: funziona per qualsiasi fonte – JSON, XML, Snowflake, Delta o Parquet con strutture incastonate. Summary JSON e XML connesso sono comuni nei moderni tubi di dati, ma gli approcci tradizionali di flattening falliscono con profondo nesting o cambiamenti di schema. E tu puoi: recursive, dynamic Spark flattening function 
 
 
 
 Automaticamente piatta qualsiasi profondità di nesting. Gestire gli array e le strutture in modo uniforme. Integra con analisi, tubazioni ML e magazzini come Snowflake. Questo approccio è particolarmente utile per di , e dove la struttura dei dati evolve frequentemente. ETL pipelines data lake ingestion reporting systems Qui ho allegato l’intero documento per la vostra riferimento. Rapporto Notebook

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