在Spark中,可以使用StructType来定义DataFrame的schema。要使用几种类型的对象数组构建正确的StructType,可以按照以下步骤进行操作:
import org.apache.spark.sql.types._
val schema = new StructType()
val field1 = StructField("name", StringType, nullable = true)
val field2 = StructField("age", IntegerType, nullable = true)
val field3 = StructField("salary", DoubleType, nullable = true)
schema.add(field1)
schema.add(field2)
schema.add(field3)
或者可以使用链式调用的方式:
val schema = new StructType()
.add("name", StringType, nullable = true)
.add("age", IntegerType, nullable = true)
.add("salary", DoubleType, nullable = true)
val data = Seq(
Row("John", 30, 5000.0),
Row("Alice", 25, 6000.0),
Row("Bob", 35, 4000.0)
)
val df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(data), schema)
这样就可以使用不同类型的对象数组构建正确的StructType,并将其应用于DataFrame的schema定义中。
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