是否有Spark SQL唯一的解决方案将强制转换应用于复杂的列，如下所示： amap map<bigint,struct<dname1:string,dval1:decimal(38,18)>>我希望转换后的列看起来像下面这样(
浏览 14提问于2019-01-08得票数 0
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我想向dataframe添加一个新的map类型列，如下所示：| |-- key: string我试过密码：错误是：
(致: S
浏览 12提问于2017-05-28得票数 10
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当配置单元表有像映射或数组这样的值时，如果你在配置单元客户端选择它，它们会显示为JSON，例如：{"a":1,"b":1}或[1,2,2]。在Spark中选择这些对象时，它们是DataFrame中的贴图/数组对象。如果对每一行进行字符串化，则它们是Map("a" -> 1, "b" -> 1)或WrappedArray(1, 2, 2)。当我使用Spark的HiveCo
浏览 1提问于2018-07-20得票数 0
我尝试从一个系统获取任意SQL语句作为输入，并在Spark Databricks集群中运行它。此时，我的程序知道SQL语句的备用表，并为查询加载了这些表。但是我遇到了一个问题，SQL允许您从任意列中减去一个整数，而Spark不允许。我正在尝试通过正则表达式找到一种方法，将(T1.SomeColumn - 1)替换为它的spark等效项；而不必完全剖析select语句来找出列来自哪个表以及它的
浏览 36提问于2020-08-27得票数 0
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我想用现有列的新映射列将其附加到dataframe，这些列以给定的公共前缀开头。例如，我的输入是 {"Prefix_A": "v_A", "Prefix_B": "v_B", "Field": "v"}, {"Prefix_A": "v_A", "Prefix_B": "v_B", &qu
浏览 5提问于2019-03-09得票数 1
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我的SPARK项目(用Java编写)需要跨执行器访问(选择查询结果)不同的表。这个问题的一个解决方案是:
表非常大，因此创建大容量的</em
浏览 0提问于2018-12-18得票数 0
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我的要求是将DataFrame中的所有Decimal数据类型转换为字符串。逻辑可以很好地处理简单类型，但不能处理ArrayType。逻辑是这样的：for(dt <- df.dtypes) { df = df.withColumn(dt._1,df(d
浏览 200提问于2018-05-28得票数 0
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json的格式如下： "parameters": [ "name": "testInteger", "valueval df = spark.read.option("multiline","true").json(path)
我需要json文件中的数据，然后将其读入具有键"name“和指定
浏览 2提问于2020-05-22得票数 0
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RDD已经做到了，但它并不是真正的可读性，所以当涉及到代码可读性时，这种方法会更好。 取这个初始的和结果的DF，包括开始的DF和我希望在执行.groupBy()之后获得的结果。toDF() 到目前为止，我尝试的是执行以下.groupBy... val resultDf = df Name .agg( selectColumn(Age),
浏览 97提问于2019-09-04得票数 1
作为输入，我有一个包含int值的csv文件。_df.groupBy().sum().collect()
但是，我需要的是一个标准的解决方案来将这些函数转换为Spark。TypeError:无效的参数，而不是一个字符串或
浏览 4提问于2021-02-08得票数 2
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我想在DataFrame中添加一个具有任意值的列(即每一行都相同)。messages.datetime/(1000*60*5)).alias("dt")))
/Users/evanzamir/spark-1.4.1/python/pyspark/sql/dataframe.pyc in withColu
浏览 3提问于2015-09-26得票数 175
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我对Spark很陌生，并试图接受它。我们使用Spark-SQL主要用于ETL的数据转换/操作。最近，我偶然发现了一些用于操作星火复杂类型的SparkSQL函数(array、map、struct等)。我遇到了某些函数，如array()、array_zip()、struct()、map_concat()、map_from_arrays()等。我在网上搜索，但不幸的</
浏览 1提问于2020-05-31得票数 0
我有一个蜂箱表，当它被读为spark.table(<table_name>)时，它的结构如下：root |-- info: map (nullable = true) | |-- value: struct (valueContainsNull列进行强制转换，以便向内部结构中添加
浏览 1提问于2020-07-29得票数 0
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我将spark数据帧的列移动到同一数据帧中的嵌套列的方法如下所示： .appName("SparkByExamples.com") .getOrCreate(f => { col(f) }).toSeq
var cstMapCol: Column = org.apache.spark.sql.functions.stru
浏览 19提问于2021-02-05得票数 0
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我试图使用Scala从CSV文件中计算所有列的直方图。
var columnIndexArray = Array.tabulate(rdd.first().length) (_ * 1) val histogramData =columnIndexArra
浏览 5提问于2015-10-21得票数 8
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基本思想是，用户通过命名字段并将其与简单的sql片段(可以出现在select子句中的片段)映射来配置字段，组件将添加此列并将其分组到struct字段中(使用 )。稍后的处理将这些struct字段中的一些字段分组到一个数组中，此时我遇到了一个问题，即其中一个字段在一个元组中是可空的，而在另一个元组中是不可空的。由于字段分组在一个struct中，我能够提取结构类型，修改它，并使用Col
浏览 3提问于2016-04-20得票数 2
让我用一个例子来解释我的问题： import org.apache.spark.sql{Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functio
浏览 7提问于2018-07-28得票数 4
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我有一个Spark (版本1.6) Dataframe，我想添加一个包含在Scala中的值的列，这是我的简化代码：valdf2 = df.withColumn("newVal", map(col("key")))
此代码不工作，显然我收到以下错误，因为映射在接收<
浏览 2提问于2018-05-18得票数 2
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如何将数组(即列表)列转换为向量
、、、、
具体地说：
这就是我所期望的“适当”解决办法。我希望将列的类型从一种类型转换为另一种类型，因此我应该使用强制转换。星火是否真的用这么多列生成中间数据集，还是仅仅认为这是单个项目瞬间通过的</em
浏览 9提问于2017-02-09得票数 75
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