使用 Spark Scala 使用现有列添加新列答案

【问题标题】：Adding new column using existing one using Spark Scala使用 Spark Scala 使用现有列添加新列
【发布时间】：2017-10-09 09:39:38
【问题描述】：

您好，我想在 DataFrame 的每一行中使用现有列添加新列，我正在 Spark Scala 中尝试这样的操作... df 是包含可变列数的数据帧，只能在运行时确定。

// Added new column "docid"
val df_new = appContext.sparkSession.sqlContext.createDataFrame(df.rdd, df.schema.add("docid", DataTypes.StringType))

 df_new.map(x => {
        import appContext.sparkSession.implicits._
      val allVals = (0 to x.size).map(x.get(_)).toSeq
      val values = allVals ++ allVals.mkString("_") 
      Row.fromSeq(values)
    })

但这给出的错误是eclipse本身

找不到存储在数据集中的类型的编码器。通过导入 spark.implicits 支持原始类型（Int、String 等）和产品类型（案例类）。未来版本中将添加对序列化其他类型的支持。
方法映射的参数不足：（隐式证据$7：org.apache.spark.sql.Encoder[org.apache.spark.sql.Row]）org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache. spark.sql.Row]。未指定值参数evidence$7。

请帮忙。

【问题讨论】：

import 应该在map 之外完成。
你能举例说明输入数据和预期输出吗？这应该可以以更有效的方式解决。
有什么理由不能按照 werner 的回答中的建议使用 df.withColumn() 吗？那将是最直接的解决方案

标签： scala apache-spark

【解决方案1】：

functions object 中的concat_ws 可以提供帮助。

此代码添加了docid 字段

df = df.withColumn("docid", concat_ws("_", df.columns.map(df.col(_)):_*))

假设df 的所有列都是字符串。

【讨论】：