是指在Spark中使用用户自定义函数(User Defined Function,简称UDF)处理空值(Null)的方法。UDF是一种允许用户自定义的函数,可以在Spark SQL中使用,用于对数据进行转换、处理和计算。
在Spark中,处理空值的方法有多种,以下是一些常用的处理方式:
import org.apache.spark.sql.functions._
val df = spark.read.format("csv").load("data.csv")
val result = df.withColumn("newColumn", ifnull(col("oldColumn"), lit("default")))
这段代码将读取一个csv文件,并将"oldColumn"列中的空值替换为"default",并将结果存储在"newColumn"列中。
import org.apache.spark.sql.functions._
val df = spark.read.format("csv").load("data.csv")
val result = df.withColumn("newColumn", coalesce(col("column1"), col("column2"), lit("default")))
这段代码将读取一个csv文件,并将"column1"和"column2"列中的第一个非空值存储在"newColumn"列中,如果都为空,则存储"default"。
import org.apache.spark.sql.functions._
val df = spark.read.format("csv").load("data.csv")
val result = df.withColumn("newColumn", when(col("oldColumn").isNull, lit("default")).otherwise(col("oldColumn")))
这段代码将读取一个csv文件,并将"oldColumn"列中的空值替换为"default",非空值保持不变。
import org.apache.spark.sql.functions._
val df = spark.read.format("csv").load("data.csv")
val result = df.filter(col("column").isNull)
这段代码将读取一个csv文件,并筛选出"column"列中为空值的行。
以上是几种常用的Spark UDF Null处理方法,具体使用哪种方法取决于具体的业务需求。在实际应用中,可以根据数据的特点和处理逻辑选择合适的方法。
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