使用Spark Scala将数据帧转换为散列映射
可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的Spark库和类：
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions._- 创建SparkSession对象：
val spark = SparkSession.builder()
.appName("DataFrame to Hash Map")
.getOrCreate()- 加载数据帧：
val dataFrame: DataFrame = spark.read.format("csv")
.option("header", "true")
.load("path/to/input.csv")这里假设数据帧是从CSV文件中加载的，可以根据实际情况选择其他格式。
- 将数据帧转换为散列映射：
val hashMap = dataFrame.select("keyColumn", "valueColumn")
.groupBy("keyColumn")
.agg(collect_list("valueColumn").as("values"))
.collect()
.map(row => (row.getAs[String]("keyColumn"), row.getAs[Seq[String]]("values").toSet))
.toMap这里假设数据帧中有一个名为"keyColumn"的列用作键，另一个名为"valueColumn"的列用作值。你可以根据实际情况修改列名。
- 打印散列映射：
hashMap.foreach(println)以上代码将数据帧按照"keyColumn"进行分组，并将每个键对应的值列转换为一个集合。最后，将结果收集到驱动程序中，并将其转换为Scala的散列映射。你可以根据实际需求对代码进行修改和优化。
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1回答
在scala中使用函数时得到错误类型不匹配
dataframe、scala、apache-spark
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}
import org.apache.spark.sql.functions._
object sparkcpp
{
val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()
import spark.implicits._
def extract(): DataFrame =
{
val df = spark.read.option("inferschema","true").op
浏览 1提问于2021-12-09得票数 0
3回答
用Spark和Scala清洗尺寸~40 of的CSV/Dataframe
scala、csv、apache-spark、apache-spark-sql、apache-spark-dataset
我是大数据世界的新手。我有一个初始的CSV，它的数据大小为~40 in，但是以某种移位的顺序。我的意思是，如果你看到最初的CSV，因为珍妮没有年龄，所以性别列值被移到年龄，剩下的列值一直移动到行中的最后一个元素。
我需要清理/处理这个CVS，使用Scala中的dataframe和Spark。我尝试了很多withColumn() API的解决方案，但是对我来说都没有用。
如果有人可以建议我一些逻辑或API，这是可以用一个更干净的方式解决这个问题。我可能不需要适当的解决方案，但指针也可以。帮助非常感激！！
初始CSV/Dataframe
需要CSV/Dataframe
编辑：
浏览 0提问于2019-09-12得票数 1
1回答
UnsupportedOperationException:找不到org.apache.spark.sql.Row的编码器
scala、apache-spark
我正在尝试创建一个dataFrame。似乎spark无法从scala.Tuple2类型创建数据帧。我该怎么做呢？我是scala和spark的新手。 下面是代码运行中的错误跟踪的一部分 Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedOperationException: No Encoder found for org.apache.spark.sql.Row
- field (class: "org.apache.spark.sql.Row", name: "_1")
- root class:
浏览 71提问于2021-10-23得票数 0
2回答
处理星火中的模式不匹配
scala、apache-spark
我正在使用Scala中的Spark读取一个csv文件。模式是预定义的，我正在使用它进行阅读。这是一个很好的代码：
// create the schema
val schema= StructType(Array(
StructField("col1", IntegerType,false),
StructField("col2", StringType,false),
StructField("col3", StringType,true)))
// Initialize Spark session
val
浏览 0提问于2018-11-14得票数 5
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1回答
如何编写从json文件读取spark应用的单元测试
scala、unit-testing、apache-spark、mocking
我在scala中有一个简单的Spark应用程序。现在，我希望我的spark应用程序只创建一个sparkSession并将Json文件读取到DataFrame中。 object SparkAppExample {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkSession = SparkSession.builder()
.appName("Spark Scala Example")
.getOrCreate()
val records: DataFrame = sparkSession.read
浏览 15提问于2020-04-10得票数 0
3回答
如何在不使用Scala case类的情况下为CSV文件指定模式？
scala、apache-spark、apache-spark-sql
我正在将CSV文件加载到DataFrame中，如下所示。
val conf=new SparkConf().setAppName("dataframes").setMaster("local")
val sc=new SparkContext(conf)
val spark=SparkSession.builder().getOrCreate()
import spark.implicits._
val df = spark.
read.
format("org.apache.spark.csv").
option("h
浏览 0提问于2016-11-17得票数 15
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2回答
下面的代码将引发一个异常:未定义架构的行上的java.lang.UnsupportedOperationException: fieldIndex。这种情况发生在调用了在使用groupByKey、groupedByKey和flatMap对数据after进行flatMap和ExpressionEncoder调用之后返回的数据帧上。
逻辑流: originalDf->groupByKey->flatMap->groupByKey->flatMap->show
import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.RowEnc
浏览 2提问于2018-11-20得票数 7
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1回答
Scala --使用表达式的求值将数据帧写入csv文件
scala、csv、dataframe、expression、eval
这是使用表达式(字符串)的求值(Eval或类似的)将数据帧写入Scala中的csv文件。
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession, SQLContext, Row, DataFrame, Column}
import scala.reflect.runtime.universe._
import scala.tools.reflect.ToolBox
import scala.reflect.runtime.currentMirror
val df = Seq(("a", "b", &#
浏览 1提问于2018-08-24得票数 0
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1回答
如何使用spark (Eclipse)从Elasticsearch读取数据并将其转换为表格格式
eclipse、apache-spark、elasticsearch、hadoop
我已经成功地将csv文件推送到我的elasticsearch中。 val spark=SparkSession.builder()
.appName("eswithfunctions")
.config("spark.master","local")
.config("spark.es.nodes","localhost")
.config("spark.es.port","9200")
.getOrCreate()
println("Enter
浏览 25提问于2020-06-14得票数 1
2回答
创建dataframe时scala火花转换错误
scala、apache-spark、dataframe、casting
我是斯卡拉的新手。请耐心等待。
我有这个密码。
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}
import org.apache.spark.ml.clustering.KMeans
import org.apache.spark.ml.evaluation._
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors
import org.apache.spark.ml.evaluation.ClusteringEvaluator
// create spark session
imp
浏览 0提问于2018-09-24得票数 0
1回答
不能摄取DF到elasticsearch
apache-spark、elasticsearch、apache-spark-sql、apache-spark-2.0
我正在读取星火-scala中的拼花文件，并进行计算和过滤。我想从elasticsearch中摄取最终的数据帧。我试过跟踪，但没能让它工作。
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession, SQLContext}
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.SQLContext._
import org.elasticsearch.spark._
val spark = SparkSession.builder.appNam
浏览 0提问于2019-01-17得票数 0
1回答
无法过滤存储在spark 2.2.0中数据中的CSV列
scala、apache-spark、apache-spark-sql
我正在使用spark和scala从本地机器读取一个CSV文件，并将其存储到dataframe (称为df)中。我必须只从df中选择几个具有新别名名称的选定列，然后保存到新的newDf中。我也试过这样做，但我得到了下面的错误。
main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve '`history_temp.time`' given input columns: [history_temp.time, history_temp.poc]
下面是从本地机器读取csv文件所编写的代码。
import org
浏览 6提问于2019-07-08得票数 2
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2回答
Scala :从csv读取具有空值的列的数据
scala、apache-spark、apache-spark-sql
环境- spark-3.0.1-bin-hadoop2.7、eclipse 2.12.3、Scala、SparkSQL、eclipse-jee-oxygen-2-linux-gtk-x86_64
我有一个csv文件，它有3列数据类型:String，Long，Date。我已经将csv文件转换为数据帧，并想要显示它。但是它给出了以下错误
java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 2
at org.apache.spark.examples.sql.SparkSQLExample5$.$anonfun$runInferSchemaExample$2(Spar
浏览 1提问于2021-03-25得票数 0
2回答
使用Row和Schema从rdd创建dataFrame
scala、apache-spark、dataframe、row、rdd
我正在尝试从RDD创建一个数据格式，以便能够以以下格式写入json示例json如下所示(预期的输出)
"1234"：{ loc:'abc'，成本1:1.234，成本2:2.3445 }，{ loc:'www'，成本1:1.534，成本2:6.3445}
我能够以字符串格式使用cost1和cost2生成json。但我想让cost1和cost2加倍。在使用定义的模式从rdd创建数据框架时，我遇到了错误。不知何故，数据被认为是字符串而不是双重数据。有人能帮我把这件事做好吗？下面是我的示例实现的scala代码
object csv2json {
de
浏览 1提问于2018-09-12得票数 0
回答已采纳
2回答
将csv文件作为spark数据帧读取
csv、apache-spark、dataframe
我有一个CSV文件和一个头文件，它必须作为数据帧通过Spark(2.0.0和Scala 2.11.8)读取。
csv数据示例：
Item,No. of items,Place
abc,5,xxx
def,6,yyy
ghi,7,zzz
.........
当我尝试将spark中的csv数据作为数据帧读取时，我遇到了问题，因为标题包含列(No.指项目)具有特殊字符“。
我尝试用来读取csv数据的代码是：
val spark = SparkSession.builder().appName("SparkExample")
import spark.implicits._
v
浏览 0提问于2017-09-06得票数 3
1回答
使用可选值从json导入模式
json、scala、apache-spark、apache-spark-sql
我正在尝试从json数据源创建一个表。
问题是，json数据中有一个字段并不总是出现在每个条目中，看起来如下所示。
[ { "k1" : "someValue",
"optK" : { "nestedK" : true } },
{ "k1" : "someOtherValue" }
]
当我试图在模式中指定可选字段时，表中没有该字段的所有条目都具有所有空值：
columns: k1 | optK
row1: "someValue" [true
浏览 4提问于2017-12-05得票数 1
2回答
为什么在scala中会出现flatten和collect_list错误？使用无法解析符号
scala、apache-spark
我有一个数据集，我正在尝试使用scala进行扁平化。 +---------+-----------+--------+
|visitorId|trackingIds|emailIds|
+---------+-----------+--------+
| a | 666b| 12|
| 7 | c0b5| 45|
| 7 | c0b4| 87|
| a | 666b,7p88| |
+---------+-----------+--------+ 我正在尝试实现一
浏览 23提问于2019-02-21得票数 0
1回答
如何读取头中具有不同分隔符的数据帧中的csv文件，如“”，其余行以"|“分隔
scala、dataframe、apache-spark、apache-spark-sql
是否用逗号分隔csv文件头，用另一个分隔符"|“.How分隔其余行，以处理这种不同的分隔符情况？请给我建议。 import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
var df1: DataFrame = null
df1=spark.read.option("header", "true").option("delimiter", ",").option("inferSchema", "false")
.optio
浏览 12提问于2020-08-25得票数 0
5回答
重写scala代码使其更加实用
scala
我试着教自己Scala，同时尝试编写函数式语言的惯用代码，即编写更好、更优雅、更实用的代码。
我有以下代码可以运行：
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import java.time.LocalDate
object DataFrameExtensions_ {
implicit class DataFrameExtensions(df: DataFrame){
def featuresGroup1(groupBy: Seq[String]
浏览 2提问于2018-05-23得票数 2
回答已采纳
1回答
读取嵌套完整JSON文件时中的错误
scala、apache-spark
我有一个复杂的嵌套json数据文件，如下所示，我试图使用这些数据并将其转换为
按下课
case class DeviceData (id: Int, device: String)
其中id =0和
device = "{""device_id"": 0, ""device_type"": ""sensor-ipad"",""battery"":[{""type"": ""electrical""
浏览 3提问于2020-03-13得票数 1
回答已采纳
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