从spark dataframe中的结构数组中筛选出空值的结构

，可以使用Spark SQL中的函数和表达式来实现。

首先，我们需要使用explode函数将结构数组展开为多行数据，然后使用isNull函数来判断每个字段是否为空。最后，使用filter函数将空值的结构筛选出来。

以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.functions._

// 假设df是一个包含结构数组的Spark DataFrame
val df = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, Array((1, "a"), (2, "b"))),
  (2, Array((3, "c"), (4, null))),
  (3, Array((5, "d"), (6, "e")))
)).toDF("id", "data")

// 使用explode函数将结构数组展开为多行数据
val explodedDF = df.select($"id", explode($"data").as("data"))

// 使用isNull函数判断每个字段是否为空
val filteredDF = explodedDF.filter($"data._2".isNull)

// 打印筛选出的空值结构
filteredDF.show()

上述代码中，我们首先创建了一个包含结构数组的DataFrame df，然后使用explode函数将结构数组展开为多行数据，得到explodedDF。接着，我们使用isNull函数判断data字段的第二个元素是否为空，最后使用filter函数将空值的结构筛选出来，得到filteredDF。最后，我们使用show函数打印筛选出的空值结构。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式和推荐产品可能因实际需求和环境而异。