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在Spark中创建给定架构的空数组列

apache-spark scala

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Raphael Roth · 技术社区 · 8 年前

由于实木地板不能分割空数组,所以在编写表之前,我用空数组替换了空数组。现在,当我看桌子的时候,我想做相反的事情:

我有一个具有以下模式的数据帧:

|-- id: long (nullable = false)
 |-- arr: array (nullable = true)
 |    |-- element: struct (containsNull = true)
 |    |    |-- x: double (nullable = true)
 |    |    |-- y: double (nullable = true)

以及以下内容:

+---+-----------+
| id|        arr|
+---+-----------+
|  1|[[1.0,2.0]]|
|  2|       null|
+---+-----------+

我想将空数组(i d=2)替换为空数组,即

+---+-----------+
| id|        arr|
+---+-----------+
|  1|[[1.0,2.0]]|
|  2|         []|
+---+-----------+

我试过了:

val arrSchema = df.schema(1).dataType

df
.withColumn("arr",when($"arr".isNull,array().cast(arrSchema)).otherwise($"arr"))
.show()

它给出:

java.lang.ClassCastException:org.apache.spark.sql.types.nullType$ 不能强制转换为org.apache.spark.sql.types.structType

编辑:我不想“硬编码”我的数组列的任何模式(至少不是结构的模式),因为这可能因情况而异。我只能使用来自 df 运行时

顺便说一下,我用的是Spark 2.1,所以我不能用 typedLit

4 回复 | 直到 8 年前

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Alper t. Turker 8 年前

已知外部类型的火花2.2+。

一般来说,你可以使用 typedLit 提供空数组。

import org.apache.spark.sql.functions.typedLit

typedLit(Seq.empty[(Double, Double)])

要为嵌套对象使用特定的名称,可以使用case类:

case class Item(x: Double, y: Double)

typedLit(Seq.empty[Item])

或 rename by cast 以下内容:

typedLit(Seq.empty[(Double, Double)])
  .cast("array<struct<x: Double, y: Double>>")

Spark 2.1+仅限架构

只有架构可以尝试:

val schema = StructType(Seq(
  StructField("arr", StructType(Seq(
    StructField("x", DoubleType),
    StructField("y", DoubleType)
  )))
))

def arrayOfSchema(schema: StructType) =
  from_json(lit("""{"arr": []}"""), schema)("arr")

arrayOfSchema(schema).alias("arr")

在哪里? schema 可以从现有的 DataFrame 再加上 StructType 以下内容:

StructType(Seq(
  StructField("arr", df.schema("arr").dataType)
))

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Raphael Roth 8 年前

一种方法是使用UDF:

val arrSchema = df.schema(1).dataType // ArrayType(StructType(StructField(x,DoubleType,true), StructField(y,DoubleType,true)),true)

val emptyArr = udf(() => Seq.empty[Any],arrSchema)

df
.withColumn("arr",when($"arr".isNull,emptyArr()).otherwise($"arr"))
.show()

+---+-----------+
| id|        arr|
+---+-----------+
|  1|[[1.0,2.0]]|
|  2|         []|
+---+-----------+

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Leo C 8 年前

另一种方法是 coalesce 以下内容:

val df = Seq(
  (Some(1), Some(Array((1.0, 2.0)))),
  (Some(2), None)
).toDF("id", "arr")

df.withColumn("arr", coalesce($"arr", typedLit(Array.empty[(Double, Double)]))).
  show
// +---+-----------+
// | id|        arr|
// +---+-----------+
// |  1|[[1.0,2.0]]|
// |  2|         []|
// +---+-----------+

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Zach 8 年前

带case类的udf也可能很有趣:

case class Item(x: Double, y: Double)
val udf_emptyArr = udf(() => Seq[Item]())
df
.withColumn("arr",coalesce($"arr",udf_emptyArr()))
.show()