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使用databricks在Spark(scala)中生成带有属性和值的XML

使用databricks在Spark(scala)中生成带有属性和值的XML,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的Spark和databricks库:
代码语言:txt
复制
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import com.databricks.spark.xml._
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
复制
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("XML Generation")
  .getOrCreate()
  1. 定义XML的属性和值:
代码语言:txt
复制
val xmlData = Seq(
  Row("<person id=\"1\"><name>John</name><age>30</age></person>"),
  Row("<person id=\"2\"><name>Jane</name><age>25</age></person>")
)
val schema = new StructType().add("xml", StringType)

4. 将数据转换为DataFrame:
```scala
val df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(xmlData), schema)
  1. 使用databricks库中的toXML函数生成XML:
代码语言:txt
复制
val xmlDF = df.select(to_xml(struct($"xml")).alias("xml"))
  1. 将生成的XML保存到文件或其他目标:
代码语言:txt
复制
xmlDF.write
  .format("xml")
  .option("rootTag", "people")
  .option("rowTag", "person")
  .save("path/to/save/xml")

在上述代码中,我们使用了databricks库中的to_xml函数将DataFrame中的数据转换为XML格式。可以通过指定rootTagrowTag来定义XML的根标签和行标签。最后,使用.save方法将生成的XML保存到指定路径。

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