Spark SQL集合数据类型array\map的取值方式

对于Spark SQL中的数组类型（array），可以使用索引操作符（[ ]）来访问其中的元素。例如，假设有一个名为`my_array`的数组类型列，我们可以通过以下方式获取第一个元素的值：

SELECT my_array[0] FROM my_table

对于Spark SQL中的映射类型（map），可以使用点操作符（.）和键来访问其中的值。例如，假设有一个名为`my_map`的映射类型列，我们可以通过以下方式获取键为`'key1'`的值：

SELECT my_map['key1'] FROM my_table

请注意，访问数组和映射类型的值时，如果指定的索引或键不存在，Spark SQL将返回NULL。

相关问题

spark sql集合数据类型array\map的取值方式

Spark SQL中的集合数据类型包括array和map。它们的取值方式如下：

1. array类型的取值方式：

使用下标访问数组元素，下标从0开始。例如，对于一个名为arr的array类型列，可以使用arr[0]来访问第一个元素。

2. map类型的取值方式：

使用键访问map中的值。例如，对于一个名为m的map类型列，可以使用m['key']来访问键为'key'的值。

spark sql取值

回答: 在给定的代码中，通过使用Spark SQL的DataFrame和SQLContext，可以使用以下语句从DataFrame中选择特定的列和行:
sqlContext.sql("SELECT timestamp , country , area from infotable").foreach(line=>printinfo(line.toString)) \[2\]
这条语句将从名为"infotable"的DataFrame中选择"timestamp"、"country"和"area"列，并将结果打印出来。在这个例子中，使用了foreach函数来遍历结果并调用printinfo函数来打印每一行的内容。\[1\]
另外，如果你想使用struct作为map的key，可以使用namedExpressionSeq表达式类来构造struct。例如，可以使用以下语句从DataFrame中选择一个struct类型的列:
df.select(expr("f\[('str_1' AS a, 1 AS b)\]")) \[3\]
这条语句将选择名为"f"的列，并使用named_struct函数构造一个struct，其中包含两个字段"a"和"b"。然后，可以使用printSchema函数来查看DataFrame的结构。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [DataFrame和SparkSql取值误区](https://blog.csdn.net/silentwolfyh/article/details/51669839)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Spark SQL集合数据类型array\map的取值方式](https://blog.csdn.net/wang_wbq/article/details/79678168)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]