【发布时间】:2016-12-13 21:55:12
【问题描述】:
我有一个数据框,我在我的第一个 Column 上进行 groupByKey 有一个字符串数组,我想在我的数据框的新列中实例化一个新对象。
+-----------+-----------------------------------------------------------+
|name |Thing |
+-----------+-----------------------------------------------------------+
|253 |[a, b, c, d, e] |
|095 |[f, g] |
|282 |[h, i, j] |
+-----------+-----------------------------------------------------------+
我要实例化的对象具有这种结构:
public MyObject(String name,
String[] Thing)
我定义了一个案例类来使用 DataFrame :
case class Myclass(name: String, Thing: Array[String])
为了实现这个目标,我使用了 UDF 函数:
def myFunction(name : String, Thing: Array[String]): MyObject= {
return new MyObject(name , Thing)
}
我的代码是这样的:
var my_df = my_old_df.map(line=>(line(0).asInstanceOf[String],line(1).asInstanceOf[String]))
.groupByKey()
val my_next_df : DataFrame= my_df.map(line => Myclass(line._1.toString,line._2.toArray)).toDF()
val myudf= sqlContext.udf.register("myudf", myFunction _)
val my_df_problem = my_next_df.withColumn("Object", myudf($"name", $"Thing"))
我有实例化问题:java.lang.UnsupportedOperationException: 不支持类型 Library.class 的架构
【问题讨论】:
-
你的UDF不应该是
... : MyClass而不是... : MyObject吗?无论如何,在您拥有的第二行代码之后就完成了。你根本不需要第 3 行和第 4 行。
标签: scala apache-spark spark-dataframe