如何在spark scala数据框中更新嵌套列的xml值

Question

假设我有以下 xml 数据：

<students>
    <studentId>110</studentId>
    <info>
        <rollNo>2</rollNo>
        <address>
            <permanent>abc</permanent>
            <temporary>def</temporary>
        </address>
    </info>
    <subjects>
        <subject>
            <name>maths</name>
            <credit>3</credit>
        </subject>
        <subject>
            <name>science</name>
            <credit>2</credit>
        </subject>
    </subjects>
</students>

它的架构是：

root
 |-- info: struct (nullable = true)
 |    |-- address: struct (nullable = true)
 |    |    |-- permanent: string (nullable = true)
 |    |    |-- temporary: string (nullable = true)
 |    |-- rollNo: long (nullable = true)
 |-- studentId: long (nullable = true)
 |-- subjects: struct (nullable = true)
 |    |-- subject: array (nullable = true)
 |    |    |-- element: struct (containsNull = true)
 |    |    |    |-- credit: long (nullable = true)
 |    |    |    |-- name: string (nullable = true)

作为根标签是"students"。

在这里，我想更新某些列的值。

我想使用UDF 更新"studentId" 列的值。我找到了一种方法：

df = df.withColumn("studentId", updateValue(col("studentId")))

然后，我想更新一个嵌套列，即"info.rollNo"。 应用上述过程给了我另一个新列“<info.rollNo>updated_value</info.rollNo>”。找了一阵子，找到了一个办法：

            val colStruct = df.select(col("info" + ".*")).columns
              .filter(_ != "rollNo")
              .map(f => col("info" + "." + f))
            df = df.withColumn("info",
              struct(
                (colStruct :+ updateValue(col("info.rollNo")
                ).as("rollNo")): _*)
            )

对于第三个嵌套列，我尝试了上述方法。但我无法弄清楚这个过程。 在这里，问题是，有人可以解释一下更新嵌套列值的算法，其嵌套级别可能是 3、4、5 等等。 例如：我想更新以下字段。 "info.address.permanent" 这是结构 和 "subjects.subject.credit"是数组"subject"的元素

PS：如果您知道其他更新某些列的方法，请提及。

Answer 1

我得到了答案。 关于使用 n1,n2,...,nn 嵌套和每个嵌套中的 c 列更新嵌套数据的 x 列：

即让我们更新专栏 => "n1.n2.n3...nn.x"

df = df.withColumn("n1", 
    struct(
        1st nest's columns n1.c except the struct which holds column x,
        //like col("n1.col1"), col("n2.col2"), ...,
        struct(
            2nd nest's columns n2.c except the struct which holds column x,
            ....
                ....
                    ....
                        struct(
                            nth nest's nn.c columns except column x,
                            udfApplied(col("n1.n2...nn.x")).as("x")
                        ).as("nn")
        ).as("n2")
    ))

val udfApplied = udf((value: String) => {
  value + " updated" //update the value here
})

“info.address.permanent”示例：

df = df.withColumn("info",
  struct(
    col("info.rollNo"),
    struct(
      col("info.address.temporary"),
      udfApplied(col("info.address.permanent")).as("permanent")
    ).as("address")
  ))

“subjects.subject.credit”示例： （对于数组类型，一切都是一样的，但我们需要为数组中元素的每个索引创建结构）

df = df.withColumn("subjects",
  struct(
    array(
      struct(
        col("subjects.subject.name")(0).as("name"),
        udfApplied(col("subjects.subject.credit")(0)).as("credit")
      ).as("subject"),
      struct(
        col("subjects.subject.name")(1).as("name"),
        udfApplied(col("subjects.subject.credit")(1)).as("credit")
      ).as("subject")
    ).as("subject")
  ))

希望对大家有帮助