import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.SparkSession; import static org.apache.spark.sql.functions.*; public class SparkWithColumnExample { public static void main(String[] args) { SparkSession spark = SparkSession.builder() .appName...
最后，我使用了Dataset<Row>对象的withColumns方法。此方法需要两个参数：1
对于Spark的实现我们可以查看其对应的Spark文档: Spark 2.3.2 ScalaDoc - UserDefinedFunction 以下代码实现将features这一列的数据由Vector类转化为Array类: val vecToArray = udf( (xs: Vector) => xs.toArray ) val dfArr = cluster_table.withColumn("featuresArray" , vecToArray($"features") ) 1. 2....
当Spark SQL首次在早期的Spark1.x中被引入,接着是DataFrame作为Spark1.3中SchemaRDD的继承者,我们第一次看到了Spark完整的结构。Spark SQL引入了高级表达式操作函数,模拟了类似SQL的语法,DataFrame为后续版本中的更多结构奠定了基础,为Spark计算查询中的性能操作铺平了道路。 但在我们讨论较新的结构化API之前,让我们先...
Spark 用户自定义函数介绍 在Java里面通过实现接口UDF(一共定义了22个吧,根据不同参数个数进行选择)来定义一个Spark UDF,简单一点的UDF可以使用Lambda表达式。具体介绍可参考官方文档。如下的NickFormatterUDF接收一个字符串作为输入,将该字符串转换成 由 HLUNWO 组成的字符串模式。
Spark 用户自定义函数介绍 在Java里面通过实现接口UDF(一共定义了22个吧,根据不同参数个数进行选择)来定义一个Spark UDF,简单一点的UDF可以使用Lambda表达式。具体介绍可参考官方文档。如下的NickFormatterUDF接收一个字符串作为输入,将该字符串转换成 由 HLUNWO 组成的字符串模式。
spark.udf().register("toVector", toVector, new VectorUDT()); 然后要使用注册的函数,请使用:df3.withColumn("featuresnew", callUDF("toVector",df3.col("feautres"))); 在udf本身应稍微调整如下:UDF1 toVector = new UDF1<Seq<Float>, Vector>(){...
调用df\u docs[0].tolist（）在python中可以工作，但不使用pandasudf（我不知道为什么），而是使用df\...
使用SparkSession,应用程序可以从现有的RDD、Hive表或Spark数据源中创建DataFrames。 1.1.1 通过json文件创建DataFrame Json测试文件: {"name":"Michael","age":12}{"name":"Andy","age":13}{"name":"Justin","age":8} 代码: packageorg.example;importorg.apache.spark.sql.SparkSession;importorg.apache....
").alias("comment")) df = df.withColumn("comment", clean_text_udf("comment")) #对comment进行分词 df = df.withColumn("words", seg_udf(col("comment"))) df = df.drop("comment") df = df.select(explode(col("words")).alias("word")) # 计算每个单词的出现次数 word_count = df.rdd...