如何展开或扁平化SDC数据结构？

在数据科学中，SDC（Spark Data Collector）通常指的是Apache Spark的数据处理框架中用于收集数据的部分。关于数据结构的展开（即展平）或扁平化，这通常是将复杂的数据结构转换成更简单的、一维的形式以便于分析。以下是两个常见的操作：

1. 展开（Flattening）：对于像DataFrame或RDD（Resilient Distributed Dataset）这样的Spark数据集，你可以使用`selectExpr`或`explode`函数结合聚合函数，比如`unnest()`或`array_to_string`，将嵌套列或数组元素提取出来形成新的行。

   // 对DataFrame中嵌套的列进行展开
   df.select(df.nestedColumn.expand('element').alias('flattened'))

2. 扁平化（Flattening）：如果你有一个包含键值对的对象列表，可以使用类似`collect_list`的函数将所有元素合并到一个单独的列中，然后转化为字符串或序列。

   from pyspark.sql.functions import collect_list

   df = df.withColumn("flat_column", collect_list(struct("key", "value")).over(Window.partitionBy("key")))

然后你可以选择适当时机拆分这个列。