本节主要讨论集合数据类型:数组\列表array、字典map这两种数据类型的索引,首先我们还是先构造数据结构与DataFrame: scala>caseclassA(a:String, b:Int)definedclassAscala>caseclassB(c:List[A], d:Map[String,A], e:Map[Int,String], f:Map[A,String])definedclassBscala>defa_gen(i:Int) =A(s"str_$...
object function { def main(args: Array[String]): Unit = { val list = List("spark","hadoop","hbase") list.map(f2:String=>(String,Int)).foreach(println) } def f(x:String) : (String,Int) = { (x,1) } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 匿名函数的写法 list.map((x:S...
处理四种类型:AtomicType(原子类型:一种内部类型,用于表示所有非null、UDT、数组、结构和映射)、ArrayType(数组的类型)、StructType(struct类型)、UserDefinedType(用户自定义的类型) 从这里可以了解到,没有对map类型的判断方法 ArrayType处理方法 array的比较方法是取最短的数组的长度做为size,从左往右,挨个儿比,直到...
struct_array struct<appname:String,opencount:array<INT>>)rowformat delimited fields terminatedby'|'COLLECTION ITEMS TERMINATEDBY':'MAP KEYS TERMINATEDBY'\t'location'/hive/table/appopentablestruct_array'; 2.sql生成struct嵌套 insertintoappopentablestruct_mapselectnamed_struct('appname',appname,'open...
mapResult: org.apache.spark.rdd.RDD[Array[String]] = MapPartitionsRDD[2] at map at <console>:29 scala> mapResult.collect res0: Array[Array[String]] = Array(Array(word, in, text), Array(hello, spark), Array(the, third, line)) ...
利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map、array、struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因、现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, ...
1、array_funcs、collection_funcs、map_funcs都是支持全代码生成的,而lambda_funcs不支持全代码生成,所以在使用lambda_funcs时,需要注意效率问题 2、如果看功能描述看不太明白,可以多看看案例,一看案例就什么都明白了 3、在真正使用时,要测试一下对null的兼容性,有的函数对null做了兼容,有的函数没有做,使用前测...
1、array_funcs、collection_funcs、map_funcs都是支持全代码生成的,而lambda_funcs不支持全代码生成,所以在使用lambda_funcs时,需要注意效率问题 2、如果看功能描述看不太明白,可以多看看案例,一看案例就什么都明白了 3、在真正使用时,要测试一下对null的兼容性,有的函数对null做了兼容,有的函数没有做,使用前测...
object RddMapAndMapPartitions { def main(args: Array[String]): Unit = { import org.apache.spar...
BaseRelation with PrunedFilteredScan with InsertableRelation {private val df = sqlContext.read.parquet(path)override def schema: StructType = df.schemaoverride def buildScan(requiredColumns: Array[String], filters: Array[Filter]): RDD[Row] = {val columnPrunedDf = df.select(requiredColumns.map(...