import org.apache.spark.sql.SparkSession object ColumnToList { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("ColumnToList") .master("local") .getOrCreate() // 读取数据集,创建DataFrame val data = spark.read .format("csv") ...
要将WrappedArray转换为列表,可以使用toList方法将其转换为List类型。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.sql.Row // 假设WrappedArray存储在名为wrappedArray的列中 val df = spark.createDataFrame(Seq( Row(Seq(1, 2, 3)), Row(Seq(4, 5, 6)) )).toDF("wrappedArray"...
结构化数据类型：Kotlin 有记录集合 List<EntityBean>，但缺乏元数据，不够专业。Scala 有专业的结构化数类型，包括 Row、RDD、DataSet、DataFrame（本文以此为例进行说明）等。SPL 有专业的结构化数据类型，包括 record、序表（本文以此为例进行说明）、内表压缩表、外存 Lazy 游标等。Scala 独有隐式转换能力，理论...
一、JAVA list 转 DataFrame or DataSet -> 关注清哥聊技术公众号,了解更多技术文章 case class CaseJava( var num: String, var id: String, var start_time: String, var istop_t
package DAO import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.functions.{col, concat_ws, expr} object resultSaver extends java.io.Serializable { def saveResult(input: DataFrame, topicName: String, batchId: String): Unit = { // 提前将推荐结果转换为字符串 val preparedData = ...
输入的RDD包含List[Map],每个Map代表一行记录,其中key为列名,value为对应值。 转换目标: 目标是将RDD转换为DataFrame,每列的名称和数据类型与原始数据中的Map的key和value匹配。 编写转换逻辑: 使用Scala的Spark API,遍历RDD中的每个元素(即每个Map),将其转换为DataFrame的一行。 处理schema: 根据Map的key创建...
sparksql dataFrame 遍历 scala dataframe遍历 注意:下面的例子均在scala shell中演示的 一、数据结构介绍 对于Scala来说,同时支持可变集合和不可变集合,不可变集合一直都不会发生变化,可以安全的并发访问。 Scala优先采用不可变集合,同时几乎所有的集合类,Scala都同时提供了可变和不可变的版本。
(14)collectAsList : DataFrame 转 List 集合 (15) head / first (16)schema (17)union (18)describe (19)col / apply 本文涉及到的代码在文末会给出代码仓库地址 Spark SQL 里面有很多的函数操作,比如 DataSet 类里就有去重、重分区、过滤、交差集、Map函数、排序、随机、列操作等很多的函数,工欲善其事...
而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析...
createDataFrame(dataList, structType) val strings: Array[String] = frame.selectExpr("`科目`").distinct().rdd.map(_ (0).toString).collect() frame.groupBy("姓名") // 分组字段 .pivot("科目", strings) // 列转行字段 .agg(functions.first($"分数")) .show() session.stop() }...