在行中插入值(Spark - Scala)
在Spark - Scala中，在行中插入值是指在DataFrame或Dataset中的某一行中插入新的值或修改现有的值。Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，而Scala是一种运行在Java虚拟机上的多范式编程语言。
在Spark中，可以使用DataFrame或Dataset的API来实现在行中插入值的操作。以下是一个示例代码：
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Row}
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Insert value in row - Spark Scala")
.master("local")
.getOrCreate()
// 创建一个DataFrame
val data = Seq(
Row(1, "John", 25),
Row(2, "Jane", 30),
Row(3, "Tom", 35)
)
val schema = new StructType()
.add("id", IntegerType)
.add("name", StringType)
.add("age", IntegerType)
val df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(data), schema)
// 在行中插入新的值
val newRow = Row(4, "Alice", 28)
val updatedDF = df.union(spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(Seq(newRow)), schema))
// 显示更新后的DataFrame
updatedDF.show()在上述代码中，首先创建了一个SparkSession对象，然后使用Row对象创建了一个DataFrame。接着，使用union方法将新的行插入到DataFrame中，并将结果赋值给updatedDF。最后，使用show方法显示更新后的DataFrame。
在Spark中，行中插入值的应用场景包括但不限于：数据清洗、数据转换、数据合并等。通过在行中插入新的值，可以方便地对数据进行修改和更新。
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不支持toDF()
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我对Scala非常陌生。我正在尝试将Iterable[dataSet[Row]]转换为数据帧。这对我不起作用。以下是代码 def execute(spark: SparkSession,
input: Iterable[Dataset[Row]],
execParams: Map[String, String]): Dataset[Row] = {
val spark: SparkSession = SparkSession.builder.master("local").getOrCreate
val sparkSession: S
浏览 22提问于2020-04-17得票数 0
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获得像java.lang.String这样的错误对于下面代码中的双模式不是一个有效的外部类型
java、scala、apache-spark、hadoop
我的代码如下所示：
object DataTypeValidation extends Logging {
def main(args: Array[String]) {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("SparkProjectforDataTypeValidation")
.master("local")
.getOrCreate();
spark.sparkContext.setLogLevel("ERROR")
tr
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对于创建spark数据帧时出现int错误的架构，java.lang.String不是有效的外部类型
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我只是试着用spark做数据帧。我只是试着像下面这样写代码。 首先，我像下面这样导入 import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import scala.io.Source
import scala.collection.mutable.HashMap
import java.io.File
import org.apache.spark.sql.Row
import scala.collection.mutable.ListBuffer
import org.apache
浏览 285提问于2020-07-12得票数 1
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流到RDD到DataFrame到CSV
scala、apache-spark、spark-streaming
我真的快绝望了。
我尝试做的是，捕获一个流，聚合几秒钟的流数据，然后将其保存为CSV文件。
val sparkSession : SparkSession = SparkSession.builder()
.master("local[*]")
.appName("Streaming")
.config(conf)
//.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
所以，我正在捕捉这条小溪
val lines = streamingContext.socketTextStream(HOST, PORT)
val li
浏览 0提问于2017-11-12得票数 0
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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2回答
无法扁平DataFrames数组
scala、apache-spark、generics、apache-spark-sql
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val folds = df.randomSplit(Array.fill(5)(1.0/5)) //Array[Dataset[Row]]
我将使用for循环迭代折叠，在其中，我将把ith条目放到folds中并单独存储。然后，我将使用所有其他的DataFrame作为另一个，如下面的代码所示：
val df = spark.read.format("csv").load("xyz")
val folds = df.randomSplit(Array.fill(
浏览 4提问于2020-04-14得票数 0
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尝试使用Spark将CSV文件转换为Parquet文件
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下面是spark-shell脚本，我使用它将csv数据转换为parquet：
import org.apache.spark.sql.types._;
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc);
val df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").option("header","true").load("/uploads/01ff5191-27c4-42db-a8e0-0d6594de3a5d/Wo
浏览 2提问于2017-10-24得票数 0
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星火Zepplin在数据集上抛出NPE
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我一直试图在Zepplin0.9上运行一些在本地运行的数据集的实验。但是，在对数据集执行操作时，我会遇到NPEs。同样的操作似乎也适用于Dataframe。下面是一个失败的例子
import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.types._
case class Person(firstname: String, middlename: String, lastname: String, id: String, gender: String, salary: Int)
浏览 2提问于2021-02-14得票数 0
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火花使用dbutils.fs.ls().toDF在.jar文件中
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下面一行在databricks中工作，但在scala代码中抛出了一个错误：
import com.databricks.dbutils_v1.DBUtilsHolder.dbutils
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("myApp")
.master("local")
.enableHiveSupp
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val num_node = 2
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val table_name = "table"
val col_name = &#
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org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction2[org.apache.spark.sql.Datasetorg.apache.spark.sql.Row，java.lang.Long])org.apache.spark.sql.streaming.DataStreamWriterorg.apache.spark.sql.streaming.DataStreamWriterorg.apache.spark.sql.Row错误：(34，25)重载方法foreachBatch与备选方
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dataFrame
.withColumn("date", some_columnar_date_logic)
.withColumn("hour", some_more_f
浏览 0提问于2019-01-28得票数 2
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火花DataFrame映射误差
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对不起，我需要再问一次问题。我希望这个不是重复的。我编辑了，但我认为没有人看到编辑过的版本。这是这个问题的一个简短的例子：
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("test")
.getOrCreate()
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val schema = StructType(field::Nil)
val rowRDD = spark.sparkContext.parallelize(Array(Row(true),Row(fals
浏览 1提问于2016-12-05得票数 0
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将架构添加到从文件加载的Spark DataFrame时出错
apache-spark、apache-spark-sql、data-conversion
val tableDF = spark.read.option("delimiter",",").csv("/Volumes/Data/ap/click/test.csv")
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType, IntegerType}
val schemaTd = StructType(List(StructField("time_id",IntegerType),StructField("week",I
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无法序列化collect_list任务的Scala UDF
scala、apache-spark、user-defined-functions
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def process(): Unit = {
def modifyword = (file_path:String) => {file_path+"_"
浏览 18提问于2020-07-02得票数 0
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用createDataFrame创建星火矢量列
scala、apache-spark、dataframe、vector、spark-dataframe
我可以使用向量列和DataFrame方法创建一个星火toDF。
val dataset = Seq((1.0, org.apache.spark.ml.linalg.Vectors.dense(0.0, 10.0, 0.5))).toDF("id", "userFeatures")
scala> dataset.printSchema()
root
|-- id: double (nullable = false)
|-- userFeatures: vector (nullable = true)
scala> dataset.schem
浏览 0提问于2018-05-13得票数 1
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如何将带有小数的spark DataFrame转换为具有相同精度的BigDecimal的数据集？
scala、apache-spark、apache-spark-sql、apache-spark-dataset
如何创建具有给定精度的BigDecimal的spark数据集？请参见spark shell中的以下示例。您将看到，我可以创建具有所需BigDecimal精度的DataFrame，但无法将其转换为Dataset。
scala> import scala.collection.JavaConverters._
scala> case class BD(dec: BigDecimal)
scala> val schema = StructType(Seq(StructField("dec", DecimalType(38, 0))))
scala> val h
浏览 73提问于2019-11-14得票数 2
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调用o196时出错，显示calling
python、dataframe、apache-spark、pyspark、apache-spark-sql
我正在了解火花，并想把一个列表(大约1000个条目)转换为一个火花df。
不幸的是，我得到了标题中提到的错误。我不知道是什么导致了这个错误，如果有人能帮我，我会非常感激的。到目前为止，这是我的代码：
# Pyspark SQL library
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import ArrayType
from pyspark.sql.types import StructField
from pyspark.sql.types import StructType
from pyspark.sql.t
浏览 7提问于2022-01-24得票数 0
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当行包含DataFrame时如何从RDD[Row]创建火花Map[Map]
scala、apache-spark
这个问题是这个的延续，给出有效答案的用户请求一个新的问题来解释我的进一步怀疑。
我正在尝试的是从RDD[Objects]生成数据，其中我的对象有原始类型，但也有复杂类型。在前面的问题中，我们解释了如何解析复杂类型的Map。
接下来我尝试的是推断给定的解决方案来解析MapMap。因此，在DataFrame中，它被转换为数组(Map)。
下面我给出我到目前为止编写的代码：
//I get an Object from Hbase here
val objectRDD : RDD[HbaseRecord] = ...
//I convert the RDD[HbaseRecord] in
浏览 0提问于2019-03-19得票数 1
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1回答
如何连接scala中的两个数据集？
scala、apache-spark、join
我有两个数据集：
itemname itemId coupons
A 1 true
A 2 false
itemname purchases
B 10
A 10
C 10
我要去找
itemname itemId coupons purchases
A 1 true 10
A 2 fa
浏览 1提问于2018-10-04得票数 0
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