如何从csv中读取Spark SQL UserDefinedType
从csv中读取Spark SQL UserDefinedType可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和模块：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType
from pyspark.sql.functions import udf- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.appName("CSV to Spark SQL UserDefinedType").getOrCreate()- 定义UserDefinedType：
class MyUserDefinedType:
def __init__(self, field1, field2):
self.field1 = field1
self.field2 = field2
def __repr__(self):
return f"MyUserDefinedType(field1={self.field1}, field2={self.field2})"- 定义UserDefinedType的转换函数：
def parse_udt(value):
field1, field2 = value.split(",")
return MyUserDefinedType(field1, field2)- 注册UserDefinedType的转换函数：
udf_parse_udt = udf(parse_udt, StringType())
spark.udf.register("parse_udt", udf_parse_udt)- 定义csv文件的schema：
schema = StructType([
StructField("udt_column", StringType(), True)
])- 读取csv文件并应用schema：
df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv", schema=schema, header=True)- 使用注册的UserDefinedType转换函数将字符串列转换为UserDefinedType对象：
df = df.withColumn("udt_column", udf_parse_udt(df["udt_column"]))现在，你可以对DataFrame进行各种Spark SQL操作，包括查询、过滤、聚合等。
注意：以上代码示例中的UserDefinedType和转换函数是示意性的，你需要根据实际情况自定义UserDefinedType和转换函数。
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