当您访问时,array of structs我们需要给出我们需要访问数组0,1,2..中的哪个元素,即等。 如果我们需要选择数组的所有元素,那么我们需要使用explode(). Example: df.printSchema() #root # |-- result_set: struct (nullable = true) # | |-- currency: string (nullable = true) # | |-- dates: arra...
# Spark SQL supports only homogeneous columns assert len(set(dtypes))==1, 'All columns have to be of the same type' # Create and explode an array of (column_name, column_value) structs kvs = explode(array([struct(lit(c).alias('key1'), col(c).alias('val')) for c in cols]))...
是的，这很慢。所以一个更好的方法是不要在一开始就创建副本。也许你可以通过在爆炸前先调用array_...
避免执行union的一种方法是：
是的，这很慢。所以一个更好的方法是不要在一开始就创建副本。也许你可以通过在爆炸前先调用array_...
然而，由于 MapReduce 自身的限制，使得使用 MapReduce 来实现分布式机器学习算法非常耗时和消耗磁盘IO。因...
return isinstance(dtype, (MapType, StructType, ArrayType)) def complex_dtypes_to_json(df): """Converts all columns with complex dtypes to JSON Args: df: Spark dataframe Returns: tuple: Spark dataframe and dictionary of converted columns and their data types ...
(dtypes)) ==1,"All columns have to be of the same type"# Create and explode an array of (column_name, column_value) structskvs = explode(array([ struct(lit(c).alias("CATEGORY"), col(c).alias("qty_on_hand"))forcincols ])).alias("kvs")returndf.select(by + [kvs]).select(...