PySpark SQL поддерживает сложные типы данных с помощью следующих механизмов: 2

• Модуль pyspark.sql.types. 2 Содержит типы данных, которые используются для определения схемы DataFrame. 2 Эти типы представляют собой абстракцию структуры данных, используемой для хранения данных. 2
• Поддержка ArrayType. 24 С помощью этого типа можно определить массив элементов. 4 Тип значения элемента или словаря может быть любым поддерживаемым типом данных Spark SQL, то есть можно создавать очень сложные типы данных с вложенными типами. 4
• Поддержка MapType. 24 С помощью этого типа можно определить карту (подобную словарю в Python) пар «ключ-значение». 2 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). 1
• Поддержка StructType. 2 С помощью этого типа можно определить объект строки или именованные столбцы (подобно структуре в C или объекту в JavaScript). 2
• Использование функций высшего порядка. 13 При работе с массивами или мапами могут быть полезными функции высшего порядка, такие как transform, filter и aggregate. 3 Они предоставляют продвинутые функциональности для анализа коллекций. 3
• Обработка JSON-колонок и карт. 3 Spark SQL предлагает функции getjsonobject и from_json для работы с JSON-строками и полями внутри мапы. 3