У савременим подацима, подаци често долазе у Ови формати су флексибилни, омогућавајући хијерархијске односе и масе, али они могу бити изазовни за руковање са традиционалним релационим приступима. . nested JSON or XML formats analytics, reporting, or loading into data warehouses like Snowflake На овом блогу истражујемо користећи рециклирајућу функцију, . dynamic, recursive approach to parsing nested JSON and XML in Spark flatten_df_recursive Real-World Scenario Zamislite da radite na : e-commerce company 
 
 
 
 Подаци о клијентима се чувају у ЈСОН датотекама са уграђеним структурама за адресе, поруџбине и информације о плаћању. Детаљи о наруџбини могу да садрже низове ставки, од којих свака има уграђене информације о производу. Legacy Partners шаље XML датотеке за ажурирање инвентара и испоруке. Your goal: 
 
 
 
 Унесите ове податке у Databricks/Spark. Динамично равнати све уграђене структуре (без хардцодирања имена колона). Sačuvajte izlazni rezultat za analizu, ML ili izveštavanje. Challenges: 
 
 
 
 Непознати нивои гнезда. Слагалице са уграђеним структурама. Честе промене распореда. To je tačno gde Долази у руке. recursive flattening The Recursive Flatten Function Ево главне функције: 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: 
 
 
 
 
 Потпуно динамичан: управља било којим бројем уграђених структура или нивоа мареја. Нема хардцодирања: ради чак и ако се касније додају нова поља. Подршка за масе: Аутоматски експлодира масе у редове. КСМЛ и ЈСОН пријатељски: Ради са било којим хијерархијским подацима учитаним у Спарк. Reading Nested JSON in Spark Прочитајте ЈСОН датотеку са мултилине df = spark.read.option("multiline", "true").json("dbfs:/FileStore/temp/orders.json")
display(df)
 Prelazak JSON Frame podataka u ће , чинећи податке спремним за анализу или извештавање. 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" означава понављајући XML елемент који представља један запис. Уграђени елементи и низови се аутоматски обрађују помоћу "flatten_df_recursive". Why This Approach Matters 
 
 
 
 
 Динамичко руковање шемама: Нема потребе за поновном писањем логике равнања ако се структура ЈСОН / КСМЛ-а промени. Подржава вишестепено гнездовање: ради за дубоко гнездоване структуре и низове. Скалабилна: Може да обрађује велике датотеке на Спарку без учитавања свега у меморију. Поновљиво коришћење: ради за било који извор – ЈСОН, КСМЛ, Сновфлаке, Делта или Паркет са уграђеним структурама. Summary Nested JSON i XML su uobičajeni u modernim podatkovnim cevovodima, ali tradicionalni pristupi za izravnavanje ne uspeju sa dubokim nestanjem ili promenama sheme. Vi možete: recursive, dynamic Spark flattening function 
 
 
 
 Аутоматски равнати било коју дубину гнезда. Радите са артеријама и структурама беспрекорно. Интегришите са аналитиком, МЛ цевоводима и складиштима као што је Сновфлаке. Овај приступ је посебно користан за , , и gde se struktura podataka često razvija. ETL pipelines data lake ingestion reporting systems Ovde sam dodala ceo tekst za vašu referenciju. Notebook izveštaj

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

Овај аудио је произведен на оригиналном језику приче!

Како уклонити JSON и XML у Apache Spark

About Author

КОМЕНТАРИ

ХАНГ ТАГС

ОВАЈ ЧЛАНАК ЈЕ ПРЕДСТАВЉЕН У

Related Stories

Building the Cloud Future: Sreedevi Velagala's Trek in AWS Architecture

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Sravana Kumar Reddy Yeruva’s Fusion Transformation Sets a New Standard in ERP Excellence

Building the Cloud Future: Sreedevi Velagala's Trek in AWS Architecture

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Sravana Kumar Reddy Yeruva’s Fusion Transformation Sets a New Standard in ERP Excellence

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps