នៅក្នុងបំពង់ទិន្នន័យបច្ចុប្បន្ននេះទិន្នន័យជាទូទៅចូលទៅក្នុង ទម្រង់ទាំងនេះគឺមានភាពងាយស្រួលដែលអនុញ្ញាតឱ្យទំហំទូលំទូលាយនិងទំហំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូល . nested JSON or XML formats analytics, reporting, or loading into data warehouses like Snowflake ក្នុងកម្មវិធីនេះយើងស្រាវជ្រាវ a ការប្រើប្រាស់បច្ចុប្បន្នភាព, . dynamic, recursive approach to parsing nested JSON and XML in Spark flatten_df_recursive Real-World Scenario សូមចង់ធ្វើការនៅលើ : e-commerce company 
 
 
 
 ទិន្នន័យរបស់អតិថិជនត្រូវបានរក្សាទុកនៅក្នុងឯកសារ JSON ជាមួយនឹងរចនាសម្ព័ន្ធមួយសម្រាប់អាសយដ្ឋានទិញនិងព័ត៌មានការទូទាត់។ វិញ្ញាបនប័ត្រការបញ្ជាទិញអាចមានទំហំផលិតផលមួយចំនួនជាមួយនឹងព័ត៌មានផលិតផលមួយចំនួន។ Legacy Partners បានផ្ញើឯកសារ XML សម្រាប់ការដំឡើងនិងការដឹកជញ្ជូន។ Your goal: 
 
 
 
 ទាញយកទិន្នន័យនេះទៅ Databricks / Spark ។ ស្លាកស្លាកស្លាកស្លាកស្លាកស្លាកស្លាកស្លាកស្លាកស្លាកស្លាកស្លាកស្លាកស្លាកស្លាកស្លាកស្លាក ទាញយកផលិតផលដែលមានលក្ខណៈពិសេសសម្រាប់ការពិនិត្យឡើងវិញ, ML ឬការពិនិត្យឡើងវិញ។ Challenges: 
 
 
 
 កម្រិតខុសគ្នាត្រូវបានគេស្គាល់ កម្រិតខ្ពស់ជាមួយនឹងរចនាសម្ព័ន្ធ។ ការផ្លាស់ប្តូររចនាសម្ព័ន្ធធម្មតា។ នេះគឺជាកន្លែងដែល បានចូលទៅក្នុង Handy recursive flattening The Recursive Flatten Function នេះគឺជាគោលបំណងសំខាន់: 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: 
 
 
 
 
 ដោយឥតគិតថ្លៃ: អនុញ្ញាតឱ្យដោះស្រាយបញ្ហាសម្រាប់ចំនួនណាមួយនៃ struktur ឬ array ។ មិនមានការកំណត់រឹង: ធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងដោយប្រសិនបើខ្សែថ្មីត្រូវបានបន្ថែមបន្ទាប់មក។ ការគាំទ្រ Array: Automatically explodes array to rows ។ XML & JSON friendly: ធ្វើការជាមួយនឹងទិន្នន័យបច្ចេកទេសណាមួយដែលត្រូវបានទាញយកទៅ Spark ។ Reading Nested JSON in Spark ទាញយកឯកសារ JSON ជាមួយ multiline df = spark.read.option("multiline", "true").json("dbfs:/FileStore/temp/orders.json")
display(df)
 ការផ្លាស់ប្តូរ JSON Data Frame ទៅ លោក Will ការធ្វើឱ្យទិន្នន័យបានរចនាឡើងសម្រាប់ការវិភាគឬការពិព័រណ៍។ 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" បានបង្ហាញថ្នាំ XML ដែលបង្ហាញថ្នាំមួយដែលបង្ហាញថ្នាំមួយ។ អេឡិចត្រូនិកនិងអេឡិចត្រូនិកត្រូវបានដំណើរការដោយស្វ័យប្រវត្តិដោយ “flatten_df_recursive”. Why This Approach Matters 
 
 
 
 
 ការដោះស្រាយប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ Dynamic Schema: មិនចាំបាច់ធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ JSON / XML ធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ JSON / XML ធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ JSON / XML ធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ JSON ។ ការគាំទ្រសម្រាប់រចនាសម្ព័ន្ធជាច្រើន: ធ្វើការសម្រាប់រចនាសម្ព័ន្ធនិងរចនាសម្ព័ន្ធដែលមានកម្រិតខ្ពស់។ អាចដំណើរការឯកសារធំទូលាយនៅលើ Spark ដោយមិនទាញយកអ្វីគ្រប់យ៉ាងទៅក្នុងម៉ាស៊ីនថត។ ធ្វើការសម្រាប់ប្រភពណាមួយ - JSON, XML, Snowflake, Delta ឬ Parquet ជាមួយនឹងរចនាសម្ព័ន្ធដែលមាន។ Summary JSON និង XML ដែលមានទីតាំងស្ថិតនៅក្នុងបំពង់ទិន្នន័យបច្ចុប្បន្នគឺជាការធម្មតាប៉ុន្តែវិធីសាស្រ្តការដោះស្រាយធម្មជាតិមិនមានទីតាំងស្ថិតឬការផ្លាស់ប្តូរគំនិត។ អ្នកអាច: recursive, dynamic Spark flattening function 
 
 
 
 ដោយស្វ័យប្រវត្តិទំហំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូល ការធ្វើតេស្តនិងការធ្វើតេស្តដោយឥតគិតថ្លៃ។ ការរួមបញ្ចូលជាមួយការវិភាគបំពង់ ML និងហាងដូចជា Snowflake ។ គោលបំណងនេះគឺមានប្រសិទ្ធិភាពពិសេសសម្រាប់ លោក និង ទិន្នន័យបច្ចុប្បន្ននេះមានកម្រិតខ្ពស់។ ETL pipelines data lake ingestion reporting systems នៅទីនេះខ្ញុំបានផ្លាស់ប្តូរសៀវភៅទាំងអស់សម្រាប់ការបង្ហាញរបស់អ្នក។ ដំណឹងសៀវភៅ

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

សំឡេងនេះផលិតជាភាសាដើមនៃរឿង!

តើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីដោះស្រាយ JSON និង XML នៅក្នុង Apache Spark

About Author

មតិយោបល់

ព្យួរស្លាក

អត្ថបទនេះត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុង

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps