No PySpark, tanto array quanto map são tipos de dados complexos, mas servem para propósitos diferentes e possuem características distintas:
Array
Um array é uma coleção ordenada de elementos. Todos os elementos em um array devem ser do mesmo tipo. Pode ser pensado como uma lista em Python, mas com a restrição de tipo.
Arrays são úteis quando você precisa armazenar múltiplos valores em uma única coluna do DataFrame e esses valores têm uma ordem específica ou quando a ordem pode ser importante para análises subsequentes.
PySpark oferece várias funções para trabalhar com arrays, incluindo funções para adicionar elementos, remover elementos, filtrar e realizar transformações nos elementos do array.
Map
Um map é uma coleção de pares chave-valor, onde cada chave é única dentro do mapa. Os tipos de dados das chaves e dos valores podem ser diferentes entre si, mas cada chave deve ser única e cada chave é associada a exatamente um valor.
Maps são úteis quando você precisa armazenar valores que são acessados por meio de uma chave específica. Isso é semelhante a um dicionário em Python. Maps são utilizados para representar dados de forma estruturada onde cada valor pode ser rapidamente acessado usando uma chave.
PySpark fornece funções para manipular maps, permitindo adicionar pares chave-valor, remover pares, alterar valores associados a uma chave específica e realizar buscas por chaves.
Diferenças Principais
Estrutura de Dados: Arrays são listas ordenadas de elementos do mesmo tipo. Maps são coleções de pares chave-valor com tipos potencialmente distintos para chaves e valores.
Acesso aos Dados: Em um array, os elementos são acessados por meio de índices. Em um map, os valores são acessados por meio de chaves.
Unicidade: Todos os elementos em um array podem ser duplicados, ou seja, não há restrição de unicidade. Em um map, cada chave deve ser única.
Ambos, array e map, ampliam as capacidades do PySpark para lidar com dados complexos, permitindo uma manipulação de dados mais sofisticada e estruturada dentro dos DataFrames.
David Matos
Referências:
PySpark e Apache Kafka Para Processamento de Dados em Batch e Streaming