如何使用 Scala 从 Spark 中的列表或数组创建行答案

【问题标题】：How to create a Row from a List or Array in Spark using Scala如何使用 Scala 从 Spark 中的列表或数组创建行
【发布时间】：2015-01-23 10:43:50
【问题描述】：

我正在尝试根据用户输入创建一个行 (org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Row)。我无法随机创建行。

是否有从List 或Array 创建行的功能。

例如，如果我有一个具有以下格式的.csv 文件，

"91xxxxxxxxxx,21.31,15,0,0"

如果用户输入[1, 2]，那么我只需要获取第二列和第三列以及第一列customer_id

我尝试用代码解析它：

val l3 = sc.textFile("/SparkTest/abc.csv").map(_.split(" ")).map(r => (foo(input,r(0)))) `

其中 foo 被定义为

def f(n: List[Int], s: String) : Row = {
    val n = input.length
    var out = new Array[Any](n+1)
    var r = s.split(",")
    out(0) = r(0)
    for (i <- 1 to n)
        out(i) = r(input(i-1)).toDouble
    Row(out)
}

输入是一个列表说

val input = List(1,2)

执行此代码我得到 l3 为：

Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([[Ljava.lang.Object;@234d2916])

但我想要的是：

Array[org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Row] = Array([9xxxxxxxxxx,21.31,15])`

必须传递此参数才能在 Spark SQL 中创建架构

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark apache-spark-sql

【解决方案1】：

类似下面的东西应该可以工作：

import org.apache.spark.sql._

def f(n: List[Int], s: String) : Row =
  Row.fromSeq(s.split(",").zipWithIndex.collect{case (a,b) if n.contains(b) => a}.toSeq)

【讨论】：

如果我想将它解析为一行 3 个字符串值，这很好用。但是如何使用呢，如果第一个值是一个字符串，那么第二个和第三个值是Double呢？有可能吗？

【解决方案2】：

您缺少 StructField 和 StructType 的创建。参考官方指南http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html，部分Programmatically Specifying Schema

我不是 Scala 专家，但在 Python 中它看起来像这样：

from pyspark.sql import *
sqlContext = SQLContext(sc)

input = [1,2]

def parse(line):
    global input
    l = line.split(',')
    res = [l[0]]
    for ind in input:
        res.append(l[ind])
    return res

csv  = sc.textFile("file:///tmp/inputfile.csv")
rows = csv.map(lambda x: parse(x))

fieldnum = len(input) + 1
fields = [StructField("col"+str(i), StringType(), True) for i in range(fieldnum)]
schema = StructType(fields)

csvWithSchema = sqlContext.applySchema(rows, schema)
csvWithSchema.registerTempTable("test")
sqlContext.sql("SELECT * FROM test").collect()

简而言之，您不应该直接将它们转换为 Row 对象，只需保留为 RDD 并使用 applySchema 对其应用架构即可

【讨论】：

不错的解决方案 - 请记住 sqlContext.applySchema 在 spark 2.x 中已弃用，因此最好使用数据框解决方案。
数据嵌套了怎么办？例如。我们有一个StructType?
问题是如何创建Row对象的RDD，这里你创建一个DataFrame

【解决方案3】：

你也可以试试：

    Row.fromSeq(line(0).toString ++ line(1).toDouble ++ line(2).toDouble ++ line.slice(2, line.size).map(value => value.toString))

【讨论】：

仅适用于 scala 2.12 以上版本