Как PySpark SQL поддерживает сложные типы данных?

PySpark SQL поддерживает сложные типы данных с помощью следующих механизмов: sparktpoint.com

• Модуль pyspark.sql.types. sparktpoint.com Содержит типы данных, которые используются для определения схемы DataFrame. sparktpoint.com Эти типы представляют собой абстракцию структуры данных, используемой для хранения данных. sparktpoint.com
• Поддержка ArrayType. sparktpoint.com kontext.tech С помощью этого типа можно определить массив элементов. kontext.tech Тип значения элемента или словаря может быть любым поддерживаемым типом данных Spark SQL, то есть можно создавать очень сложные типы данных с вложенными типами. kontext.tech
• Поддержка MapType. sparktpoint.com kontext.tech С помощью этого типа можно определить карту (подобную словарю в Python) пар «ключ-значение». sparktpoint.com Каждый ключ должен иметь один и тот же тип, а также все значения должны иметь один и тот же тип (который может отличаться от типа ключей). habr.com
• Поддержка StructType. sparktpoint.com С помощью этого типа можно определить объект строки или именованные столбцы (подобно структуре в C или объекту в JavaScript). sparktpoint.com
• Использование функций высшего порядка. habr.com sky.pro При работе с массивами или мапами могут быть полезными функции высшего порядка, такие как transform, filter и aggregate. sky.pro Они предоставляют продвинутые функциональности для анализа коллекций. sky.pro
• Обработка JSON-колонок и карт. sky.pro Spark SQL предлагает функции getjsonobject и from_json для работы с JSON-строками и полями внутри мапы. sky.pro