Spark将单列转换为数组答案

【问题标题】：Spark convert single column into arraySpark将单列转换为数组
【发布时间】：2016-11-10 14:27:04
【问题描述】：

如何将 spark 2.0.1 中的单列转换为数组？

+---+-----+
| id| dist| 
+---+-----+
|1.0|2.0|
|2.0|4.0|
|3.0|6.0|
|4.0|8.0|
+---+-----+

应该返回Array(1.0, 2.0, 3.0, 4.0)

一个

import scala.collection.JavaConverters._ 
df.select("id").collectAsList.asScala.toArray

失败

java.lang.RuntimeException: Unsupported array type: [Lorg.apache.spark.sql.Row;
java.lang.RuntimeException: Unsupported array type: [Lorg.apache.spark.sql.Row;

【问题讨论】：

Spark Dataframe groupby with agg performing list appending的可能重复

标签： scala apache-spark apache-spark-sql

【解决方案1】：

如果您将 Java List 重新转换为 Scala List ，为什么还要使用 JavaConverters ？您只需要收集数据集，然后将这个 Rows 数组映射到一个双精度数组，如下所示：

df.select("id").collect.map(_.getDouble(0))

【讨论】：

collect() on dataframe 不是可扩展的方式。
谁在这里谈到了可扩展性？

【解决方案2】：

我会尝试使用 dataframe aggregate function - collect_list() 进行类似的操作，以避免驱动程序 JVM 上的内存开销。使用这种方法只会将选定的列值复制到驱动程序 JVM。

df.select(collect_list("id")).first().getList[Double](0)

这将返回java.util.List[Double]。

【讨论】：