ໃນທ້ອງຖ່າຍຮູບມືອາຊີບ, data often comes in ປະເພດເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນ flexible, ເຮັດໃຫ້ການເຊື່ອມໂລຫະແລະອຸດົມສົມບູນ, ແຕ່ພວກເຂົາເຈົ້າສາມາດເປັນຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການປິ່ນປົວກັບການປິ່ນປົວຂອງການເຊື່ອມໂລຫະປະເພດປົກກະຕິ. Flattening ຂໍ້ມູນນີ້ເປັນປະສິດທິພາບທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການ . nested JSON or XML formats analytics, reporting, or loading into data warehouses like Snowflake ໃນ Blog ນີ້, ພວກເຮົາ explore a ການນໍາໃຊ້ Function Reusable . dynamic, recursive approach to parsing nested JSON and XML in Spark flatten_df_recursive Real-World Scenario ວິທີການເຮັດວຽກໃນ A : e-commerce company 
 
 
 
 ຂໍ້ມູນຂອງລູກຄ້າຖືກເກັບຮັກສາໃນເອກະສານ JSON ມີໂຄງສ້າງທີ່ແຕກຕ່າງກັນສໍາລັບທີ່ຢູ່, ຄໍາຖາມ, ແລະຂໍ້ມູນການຊໍາລະເງິນ. ຂໍ້ມູນການຫຸ້ມຫໍ່ສາມາດປະກອບມີຂະບວນການຂອງອຸປະກອນ, ທັງຫມົດມີຂໍ້ມູນຜະລິດຕະພັນ. Legacy Partners ສະຫນອງເອກະສານ XML ສໍາລັບການປັບປຸງອຸປະກອນແລະການສົ່ງ. Your goal: 
 
 
 
 ດາວໂຫລດຂໍ້ມູນນີ້ໃນ Databricks / Spark. Flatten ທັງຫມົດອຸປະກອນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ dynamically (ໂດຍບໍ່ມີການ hardcoding ຊື່ແຜ່ນ). ການເກັບຮັກສາ output flattened ສໍາລັບການ analytics, ML, ຫຼືການທົດສອບ. Challenges: 
 
 
 
 ອັດຕະໂນມັດ Nisting Level ລະຫັດ QR ລະບົບການປ່ຽນແປງປົກກະຕິ ນີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ທີ່ ຂໍຂອບໃຈ recursive flattening The Recursive Flatten Function ນີ້ແມ່ນ Function Core: 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: 
 
 
 
 
 Full dynamic: ການປິ່ນປົວຈໍານວນທີ່ບໍ່ຈໍາເປັນຂອງ struct or array ອົງປະກອບ. ບໍ່ມີ hardcoding: ເຮັດວຽກເຖິງແມ່ນວ່າ fields ໃຫມ່ໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນຫຼັງຈາກນັ້ນ. ສະຫນັບສະຫນູນ Array: ອັດຕະໂນມັດ explodes array to rows. XML & JSON friendly: ເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນອຸດົມສົມບູນທີ່ດາວໂຫລດໃນ Spark. Reading Nested JSON in Spark ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : Read the JSON file with multiline df = spark.read.option("multiline", "true").json("dbfs:/FileStore/temp/orders.json")
display(df)
 ການນໍາໃຊ້ JSON Data Frame ປະເພດ Will , ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການທົດສອບຫຼືການທົດສອບ. 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" ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ. ເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍ Flatten_df_recursive. Why This Approach Matters 
 
 
 
 
 ການປິ່ນປົວ Schema Dynamic: ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງ rewriting logic flattening ຖ້າຫາກວ່າໂຄງສ້າງ JSON / XML ໄດ້ປ່ຽນແປງ. ສະຫນັບສະຫນູນ Multi-Level Nesting: ເຮັດວຽກສໍາລັບອຸປະກອນແລະອຸດົມສົມບູນ. Scalable: ສາມາດປິ່ນປົວເອກະສານຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນ Spark tanpa loading everything in memory. Reusable: Works for any source — JSON, XML, Snowflake, Delta, ຫຼື Parquet ມີໂຄງສ້າງ nested. Summary JSON ແລະ XML Nested ແມ່ນປົກກະຕິໃນການທົດສອບຂໍ້ມູນທີ່ທັນສະໄຫມ, ແຕ່ການປິ່ນປົວທີ່ທັນສະໄຫມຂອງການທົດສອບບໍ່ມີຜົນກະທົບທີ່ມີການທົດສອບຫຼືການປ່ຽນແປງ scheme. ທ່ານສາມາດ: recursive, dynamic Spark flattening function 
 
 
 
 ອັດຕະໂນມັດ flatten ທັງຫມົດຄວາມຫນາຂອງ nesting. ການປິ່ນປົວ array ແລະ structures ທົນທານຕໍ່. Integrate ກັບ analytics, ML pipelines, ແລະ warehouses ເຊັ່ນ Snowflake. ວິທີການນີ້ແມ່ນດີທີ່ສຸດສໍາລັບ ຂໍຂອບໃຈ , ແລະ ການກໍ່ສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ພັດທະນາຢ່າງກວ້າງຂວາງ ETL pipelines data lake ingestion reporting systems ຂໍຂອບໃຈວ່າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ. ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ

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

ສຽງນີ້ຖືກຜະລິດເປັນພາສາຕົ້ນສະບັບຂອງເລື່ອງ!

ວິທີການ Flatten Nested JSON ແລະ XML ໃນ Apache Spark

About Author

ຄຳເຫັນ

ວາງປ້າຍ

ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນ

Related Stories

Meet Surfshark: HackerNoon Company of the Week

Starting 2025 with New Features: Settings Dashboard, HackerNoon Decoded, Updated Search UI, and More

Design Shifts at HackerNoon: Streamlined Top Nav, Quick Search and Settings Dashboard 🚀

What's the History Behind the HackerNoon Logo?

Meet Surfshark: HackerNoon Company of the Week

Starting 2025 with New Features: Settings Dashboard, HackerNoon Decoded, Updated Search UI, and More

Design Shifts at HackerNoon: Streamlined Top Nav, Quick Search and Settings Dashboard 🚀

What's the History Behind the HackerNoon Logo?

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps