Вариант Snowflake для массива pyspark

Здравствуйте, у меня есть поле массива в снежинке, хранящееся как variant, и когда я его читаю, я возвращаю его как строку в pyspark. Как я могу преобразовать строку в массив обратно, чтобы применить к ней взрыв?

Ниже ВАРИАНТ из снежинки:

В pyspark я попытался разделить поле и преобразовать его в массив, однако, когда я взрываю массив, значения не являются ожидаемыми строками. Он содержит двойные кавычки и даже квадратную скобку. Я хотел, чтобы вывод был без кавычек и квадратных скобок, как поле массива Pyspark после операции взрыва.

df = df.withColumn("genres", split(col("genres"), ",").cast("array<string>"))

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
0
52
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Если вы проверите сопоставления типов данных (от Snowflake до Spark), вы увидите, что тип данных VARIANT сопоставляется с StringType:

https://docs.snowflake.com/en/user-guide/spark-connector-use.html#from-snowflake-to-spark-sql

Вот почему вы получаете эти кавычки и квадратные скобки. Я думаю, что решение состоит в том, чтобы явно преобразовать вариант в строку, используя ARRAY_TO_STRING при запросе таблицы, а затем преобразовать строку в массив в Spark:

df = spark.read.format(SNOWFLAKE_SOURCE_NAME) \
  .options(**sfOptions) \
  .option("query",  "select ARRAY_TO_STRING(genres,',') genres from test_v") \
  .load()

df = df.withColumn("genres", split(col("genres"), ",").cast("array<string>"))

df.show()

В моих тестах он возвращает следующий вывод:

+---------------+
|         genres|
+---------------+
|[News, Weather]|
+---------------+

Другие вопросы по теме