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如何将数组列表转换为Spark dataframe

将数组列表转换为Spark DataFrame可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的Spark相关库和类:
代码语言:txt
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import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Row}
import org.apache.spark.sql.types.{StructType, StructField, StringType}
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Array to DataFrame")
  .master("local")
  .getOrCreate()
  1. 定义数组列表:
代码语言:txt
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val arrayData = List(
  Row("John", "Doe"),
  Row("Jane", "Smith"),
  Row("Bob", "Johnson")
)
  1. 定义DataFrame的模式(schema):
代码语言:txt
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val schema = new StructType()
  .add(StructField("FirstName", StringType, true))
  .add(StructField("LastName", StringType, true))
  1. 将数组列表和模式转换为DataFrame:
代码语言:txt
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val df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(arrayData), schema)

现在,你已经成功将数组列表转换为Spark DataFrame。你可以使用DataFrame的各种操作和转换方法进行进一步的处理和分析。

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