首先,我们需要注册DataFrame为临时视图,然后使用Hive SQL语句来实现这个转换过程。 // 注册DataFrame为临时视图df.createOrReplaceTempView("my_table")// 使用Hive SQL语句提取数组并使用explode函数转为多行valresult=spark.sql("SELECT name, age, explode(hobbies) as hobby FROM my_table")result.show() 1. 2...
import org.apache.spark.sql.functions._ val df = spark.createDataFrame(Seq(("1,2,3",), ("4,5,6",))).toDF("str") val result = df.select(split($"str", ",").as("array")) result.show() 该代码将创建一个包含一个字符串类型列的DataFrame。然后,使用select()函数结合split()函数将...
其中String类型来自java.lang包,其余所有基本类型都来自scala包,例如,Int的全名就是scala.Int,但String的全名是java.lang.String。 String类方法 val s = "Hello" // 获取字符串中的某个字符 // 选取字符串中的前n个字符 s.take(1) // 获取首字符 // 通过索引获取第n个字符 s(0) // 获取首字符 // ...
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是了,map执行的结果是一个array的array,因为每一个string split之后就是一个array,我们把array拼接到一起自然是一个array的array。而flatMap会把这些array摊平之后放在一起,这也是两者最大的差别。 针对集合的转化操作 上面介绍了针对元素的转化操作,下面来看看针对集合的转化操作。
说明默认都是StringType类型 把数值型的列转为IntegerType import spark.implicits._spark.read.textFile("./data/user").map(_.split(",")).map(x => (x(0), x(1), x(2))).toDF("id", "name", "age").select($"id".cast("int"), $"name", $"age".cast("int")).dtypes.foreach(...
-- Spark 3.0 中,STRING_AGG 函数被引入作为 SQL:2016 标准的一部分。你可以使用 STRING_AGG 函数将每个分组的数据拼接成一个字符串。 select name, string_agg(courses, ',') as courses from student group by name; 踩坑1 其实我先是在 Excel 中自己弄成了 ,结果没有注意,courses2是字符串类型。而...
Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 重载 Array(String, String[]) 创建新的数组列。 输入列必须具有相同的数据类型。 Array(Column[]) 创建新的数组列。 输入列必须具有相同的数据类型。 Array(String, String[]) ...
df: org.apache.spark.sql.DataFrame= [c: array<struct>, d: map<string,struct> ...2more fields] scala> df.show +---+---+---+---+ | c| d| e| f| +---+---+---+---+ |
import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoder import org.apache.spark.sql.Encoder import spark.implicits._ object RDDtoDF { def main(args: Array[String]) { case class Employee(id:Long,name: String, age: Long) val employeeDF = ...