在Spark中,可以使用函数coalesce来处理空值。coalesce函数接受两个参数,第一个参数是要连接的MapType值,第二个参数是默认值。如果第一个参数为空,coalesce函数会返回第二个参数作为默认值。 以下是一个示例代码,演示了如何在Spark中连接MapType值时处理空值: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.sql.functions...
MapTypescala.collection.MapMapType(keyType, valueType, [valueContainsNull]) 注意valueContainsNull默认为true StructTypeorg.apache.spark.sql.RowStructType(fields) ,注意fields是一个StructField序列,相同名字的两个StructField不被允许 StructFieldThe value type in Scala of the data type of this field (For...
目前pyspark.sql.types支持的数据类型:NullType、StringType、BinaryType、BooleanType、DateType、TimestampType、DecimalType、DoubleType、FloatType、ByteType、IntegerType、LongType、ShortType、ArrayType、MapType、StructType(StructField),其中ArrayType、MapType、StructType我们称之为“复合类型”,其余称之为“基本类型...
MapType.SimpleString 属性参考 反馈 定义命名空间: Microsoft.Spark.Sql.Types 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 此类型的可读字符串表示形式。 C# 复制 public override string SimpleString { get; } 属性值 String 适用于 产品版本 Microsoft.Spark latest ...
.map(x => (x(0), x(1), x(2))) .toDF("id", "name", "age") .dtypes .foreach(println) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 结果: (id,StringType) (name,StringType) (age,StringType) 1. 2. 3. 3.5把数值型的列转为IntegerType ...
ArrayType (elementType, containsNull):代表由 elementType 类型元素组成的序列值。containsNull 用来指明 ArrayType 中的值是否有 null 值。 MapType (keyType, valueType, valueContainsNull):表示包括一组键值对的值。通过 keyType 表示 key 数据的类型,通过 valueType 表示 value 数据的类型。valueContainsNull ...
IntegralType 表示整數類型。 LongType 表示長型別。 MapType 地圖的資料類型。 NullType 表示Null 類型。 NumericType 表示數數值型別。 ShortType 表示簡短型別。 StringType 表示字串型別。 StructField 類型,表示 StructType 內的欄位。 StructType 結構類型代表具有多個欄位的結構。此類型也可用來代表 Spark ...
spark.read.textFile("./data/user").map(_.split(",")).map(x => (x(0), x(1), x(2))).toDF("id", "name", "age").dtypes.foreach(println) 结果: (id,StringType)(name,StringType)(age,StringType) 说明默认都是StringType类型 ...
Hive支持的复杂数据类型包括 Map、Array、Struct,同时Hive支持Spark写入数据。 利用Spark DataFrame 接口写入时(区别于用SparkSQL的SQL text方式)需要先将RDD[T] 转成 DataFrame; 如果T 是简单数据类型、简单数据类型构成的类、单层复杂数据类型,比如Int、case class Foo(id: Int, val: String)、Map<String, Int>...
1)通过函数str_to_map/map生成map类型的字段,然后进行union操作 select 1 id, str_to_map("k1:v1,k2:v2") map union select 2 id, map("k1","v1","k2","v2") map 2)报错信息 org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot have map type columns in DataFrame which calls set operations(inters...