V moderných dátových potrubiach sa často dostávajú do Tieto formáty sú flexibilné, umožňujú hierarchické vzťahy a tabuľky, ale môžu byť náročné na zvládnutie tradičných relačných prístupov. . nested JSON or XML formats analytics, reporting, or loading into data warehouses like Snowflake V tomto blogu sa zameriavame na používať funkciu, ktorá je opakovane použiteľná, . dynamic, recursive approach to parsing nested JSON and XML in Spark flatten_df_recursive Real-World Scenario Predstavte si prácu na : e-commerce company 
 
 
 
 Údaje o zákazníkoch sú uložené v súboroch JSON s vstavanými štruktúrami pre adresy, objednávky a informácie o platbe. Podrobnosti o objednávke môžu obsahovať množiny položiek, z ktorých každá obsahuje informácie o produkte. Spoločnosť Legacy Partners odosiela súbory XML na účely aktualizácie zásob a prepravy. Your goal: 
 
 
 
 Tieto údaje nahrajte do Databricks/Spark. Dynamicky vyrovnajte všetky hniezdené štruktúry (bez hardcodovania názvov stĺpcov). Uložiť plochý výstup pre analýzu, ML alebo podávanie správ. Challenges: 
 
 
 
 Neznáme úrovne hnisu. Rastliny s hustými štruktúrami. Časté zmeny plánu. To je presne tam, kde Prichádza v rukách. recursive flattening The Recursive Flatten Function Tu je základná funkcia: 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: 
 
 
 
 
 Plne dynamické: Rieši ľubovoľný počet nestedovaných úrovní štruktúry alebo array. Žiadne hardcodovanie: Funguje aj v prípade, že sa neskôr pridajú nové polia. Podpora množín: Automaticky exploduje množiny do riadkov. XML & JSON friendly: Funguje s ľubovoľnými hierarchickými údajmi načítanými do Spark. Reading Nested JSON in Spark Čítať JSON súbor s multiline df = spark.read.option("multiline", "true").json("dbfs:/FileStore/temp/orders.json")
display(df)
 Prenos dátového rámca JSON do Willová , aby boli údaje pripravené na analýzu alebo podávanie správ. 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" označuje opakujúci sa prvok XML, ktorý predstavuje jeden záznam. Hniezdené prvky a množiny sú automaticky spracované pomocou funkcie „flatten_df_recursive“. Why This Approach Matters 
 
 
 
 
 Dynamické spracovanie schémy: Nie je potrebné prepisovať plochú logiku, ak sa zmení štruktúra JSON/XML. Podporuje viacúrovňové hniezdenie: pracuje pre hlboko hniezdené štruktúry a zostavy. Škálovateľné: Môže spracovávať veľké súbory na Spark bez načítania všetkého do pamäte. Opakovateľné: Funguje pre ľubovoľný zdroj – JSON, XML, Snowflake, Delta alebo Parquet s vloženými štruktúrami. Summary Nested JSON a XML sú bežné v moderných dátových potrubiach, ale tradičné prístupy k vyrovnaniu zlyhávajú s hlbokým hniezdením alebo zmenami schémy. Môžete si: recursive, dynamic Spark flattening function 
 
 
 
 Automaticky vyrovná akúkoľvek hĺbku hniezda. Nastavte štruktúry a štruktúry bez problémov. Integrujte s analytikami, ML potrubím a skladmi, ako je Snowflake. Tento prístup je obzvlášť užitočný pre , , , a Štruktúra údajov sa často vyvíja. ETL pipelines data lake ingestion reporting systems Priložil som celú správu pre vašu referenciu. Notebook správa

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

Tento zvuk je vyrobený v pôvodnom jazyku príbehu!

Ako zladiť JSON a XML v Apache Spark

About Author

KOMENTÁRE

ZAVISTE ŠTÍTKY

TENTO ČLÁNOK BOL PREDSTAVENÝ V

Related Stories

Behavior of a shapely Spider

Mutmut: a Python mutation testing system

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

Code Smell 298 - How to Fix Microsoft Windows Time Waste

Behavior of a shapely Spider

Mutmut: a Python mutation testing system

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

Code Smell 298 - How to Fix Microsoft Windows Time Waste

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps