StructField--定义DataFrame列的元数据 PySpark 提供pyspark.sql.types import StructField类来定义列,包括列名(String)、列类型(DataType)、可空列(Boolean)和元数据(MetaData)。 将PySpark StructType & StructField 与 DataFrame 一起使用 在创建 PySpark DataFrame 时,我们可以使用 StructType 和 StructField 类指定...
PySpark 提供pyspark.sql.types import StructField类来定义列,包括列名(String)、列类型(DataType)、可空列(Boolean)和元数据(MetaData)。 将PySpark StructType & StructField 与 DataFrame 一起使用 在创建 PySpark DataFrame 时,我们可以使用 StructType 和 StructField 类指定结构。StructType 是 StructField 的集合...
初始的DataFrame: from pyspark.sql.types import StructType, StructField schema = StructType([StructField("uuid",IntegerType(),True),StructField("test_123",ArrayType(StringType(),True),True)]) rdd = sc.parallelize([[1, ["test","test2","test3"]], [2, ["test4","test","test6"]],[...
from pyspark.sql.types import * StructType([ StructField("id", IntegerType(), True), StructField("created_at", TimestampType(), True), StructField("updated_at", StringType(), True) ]) 尽管为这样的任务使用分布式数据结构是一种严重的矫枉过正,更不用说效率低下了,您可以尝试按如下方式调整...
在Pyspark 2.4中,可以使用StructType来验证列的模式。StructType是一种用于定义结构化数据类型的对象,它由多个StructField组成,每个StructField定义了一个列的名称、数据类型和是否可为空。 使用StructType验证列的模式的步骤如下: 导入必要的模块: 代码语言:txt ...
2.16 StructField(name, dataType, nullable=True, metadata=None) StructType类型中的一个field name –字符串,字段名称。 dataType – DataType字段。 nullable –布尔值,该字段是否可以为null(无)。 元数据 –从字符串到简单类型的字典,可以自动转换为JSON内部 ...
frompyspark.sqlimporttypesasT rt = T.ArrayType(T.StructType([T.StructField("_1",T.StringType()), T.StructField("_2",T.StringType())])) spark.udf.registerJavaFunction(name='DualArrayExplode', javaClassName='blah.blah.DualArrayExplode', returnType=rt)...
(2)schema = StructType([StructField("imei", StringType(), True)]) 表示这列的列名是imei,数据类型为 StringType (3)然后把 rdd + schema 转换成dataframe, (4)把dataframe注册成临时表t2,以方便使用sql语句。 --- 但是在map函数中使用 getkey2 函数总是报错StructType can not accept object '1327928543...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import udf, create_map, struct from pyspark.sql.types import StringType, StructType, StructField # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 示例数据 data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)...