Spark java dataframe字符串无法转换为struct
Spark Java DataFrame是Spark中的一种数据结构，用于处理结构化数据。DataFrame是一种分布式的数据集合，类似于关系型数据库中的表，它具有丰富的API和优化的执行引擎，可以进行高效的数据处理和分析。
在Spark Java中，DataFrame中的列可以有不同的数据类型，包括字符串、整数、浮点数等。当遇到将字符串列转换为结构体（struct）类型时，可能会出现无法转换的情况。
要解决这个问题，可以使用Spark提供的函数和方法来进行数据转换。首先，需要确保DataFrame中的字符串列的值符合结构体的格式要求。然后，可以使用Spark的内置函数来将字符串列转换为结构体类型。
以下是一个示例代码，演示了如何将DataFrame中的字符串列转换为结构体类型：
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.functions;
public class DataFrameExample {
public static void main(String[] args) {
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("DataFrameExample")
.master("local")
.getOrCreate();
// 创建DataFrame
Dataset<Row> df = spark.read()
.format("csv")
.option("header", true)
.load("data.csv");
// 将字符串列转换为结构体类型
df = df.withColumn("structColumn", functions.struct(df.col("stringColumn")));
// 显示DataFrame
df.show();
}
}在上述示例中，首先创建了一个SparkSession对象，然后使用spark.read()方法加载CSV文件创建DataFrame。接下来，使用withColumn()方法和functions.struct()函数将字符串列stringColumn转换为结构体类型，并将结果存储在新的列structColumn中。最后，使用show()方法显示转换后的DataFrame。
需要注意的是，上述示例中的代码仅供参考，具体的实现方式可能因具体情况而异。在实际应用中，可以根据数据的具体结构和需求，选择合适的方法和函数进行数据转换。
关于Spark Java DataFrame和相关的API、函数以及其他更高级的用法，可以参考腾讯云的Spark文档和相关产品介绍：
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在所有发布的关于这个行动的问题中，我找不到有用的东西。
我尝试了几个版本，在所有的版本中，我都有一个DataFrame
dataFrame = spark.read.format("com.mongodb.spark.sql").load()
dataFrame.printSchema()的打印输出是
root
|-- SensorId: string (nullable = true)
|-- _id: struct (nullable = true)
| |-- oid: string (nullable = true)
|-- _type: string (
浏览 1提问于2017-10-25得票数 3
回答已采纳
我试图在DataFrame的每一行中添加一个新列，如下所示
def addNamespace(iter: Iterator[Row]): Iterator[Row] = {
iter.map (row => {
println(row.getString(0))
// Row.fromSeq(row.toSeq ++ Array[String]("shared"))
val newseq = row.toSeq ++ Array[String]("shared")
Row(newseq: _*)
浏览 1提问于2019-06-28得票数 2
我想解析一个excel文件。这个文件有几个字段值作为时间戳格式("dd-MMM-yy hh:mm:ss:SSSSSSSSS aa")我已经将字段类型定义为时间戳，但是我的应用程序无法识别数据类型并且无法加载数据，尽管如果我使用StringType作为数据类型，那么它可以解析文件，但我不想使用这种替代方法。因此，寻找正确的解决方案。我的代码如下：
ReadExcel("C:path\to\the\raw_file\Consignments.xlsx", "A1", MySchema, spark, "dd-MM-yyyy", &#
浏览 1提问于2019-10-05得票数 3
我正在尝试使用Java中的Spark读取JSON文件。这是我的密码
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
...
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(js
浏览 4提问于2017-03-30得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在使用一个Dataframe，它有一个类似于此的复杂模式：
root
|-- NPAData: struct (nullable = true)
| |-- NPADetails: struct (nullable = true)
| | |-- location: string (nullable = true)
| | |-- manager: string (nullable = true)
| |-- usersDetails: array (nullable = true)
| | |-- element: struc
浏览 2提问于2017-09-26得票数 1
回答已采纳
2回答
我是斯卡拉的新手。请耐心等待。
我有这个密码。
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}
import org.apache.spark.ml.clustering.KMeans
import org.apache.spark.ml.evaluation._
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors
import org.apache.spark.ml.evaluation.ClusteringEvaluator
// create spark session
imp
浏览 0提问于2018-09-24得票数 0
2回答
当我从Hive中选择data时，它会返回一个dataframe，但我不能访问模式以外的任何内容。
from spark import HiveContext, SQLContext
hive_context = HiveContext(sc)
hive_context.sql("USE myDatabase")
data = hive_context.sql("SELECT * FROM myTable")
data.show()
当我检查它返回的"data“类型时：
<class 'pyspark.sql.dataframe.DataF
浏览 1提问于2018-04-19得票数 0
我有一个简单的spark作业，它从文件中拆分单词并加载到hive中的表中。
public static void wordCountJava7() {
// Define a configuration to use to interact with Spark
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[4]").setAppName("Work Count App");
SparkContext sc = new SparkContext(conf);
// Crea
浏览 1提问于2016-04-29得票数 1
一个工作的Spark SQL：
SELECT current_timestamp() - INTERVAL 10 DAYS as diff from sample_table
我尝试过的Spark SQL (不起作用)：
SELECT current_timestamp() - INTERVAL col1 DAYS as diff from sample_table
从上面的查询中得到的错误：
mismatched input 'DAYS' expecting
== SQL ==
SELECT current_timestamp() - INTERVAL col1 DAYS
浏览 6提问于2019-09-24得票数 4
我想将一个特定的文件列表加载到Spark中。我创建了一个UDF，它过滤了文件列表，因此我获得了一个带有我想要加载的文件的Seq<String>。我正在尝试使用org.apache.spark.sql.DatasetString)org.apache.spark.sql.DataFrame ，但出于某些原因，它告诉我“重载的方法值csv具有替代方案：(path: String*)org.apache.spark.sql.DataFrame (csvDataset: path: String)org.apache.spark.sql.DataFrame无法应用于(SeqString)”
浏览 0提问于2018-05-01得票数 2
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我已经从Cloudant DB(IBM Bluemix Spark R Notebook)创建了一个DataFrame。我的数据帧结构：
root
|-- c1_x: double (nullable = true)
|-- c2_y: double (nullable = true)
|-- c3_z: double (nullable = true)
|-- name: string (nullable = true)
|-- c11_x: double (nullable = true)
|-- c12_y: double (nullable = true)
|-- c13
浏览 2提问于2016-07-27得票数 1
尝试将我的spark scala项目转换为spark-java项目。我在scala中有一个日志，如下所示 import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
class ClassName{
val logger = LoggerFactory.getLogger("ClassName")
...
val dataframe1 = ....///read dataframe from text file.
...
logger.debug(&
浏览 38提问于2019-04-19得票数 1
回答已采纳
我正在读取一个API调用，其中的datetime列中有以下格式的2016-07-27T11:34:33Z+0000。
现在，我正在使用定义自定义模式来创建数据格式。
StructField("xyz",TimestampType(),True),
StructField("abc",TimestampType(),True)
Dataframe正在被创建，但是当我调用action时，它会产生错误。
org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 6 in stag
浏览 3提问于2022-04-21得票数 1
运行在AWS上的spark应用程序从存储在S3中的JSON数组加载数据。然后通过火花引擎处理由此创建的Dataframe。
我的源JSON数据以多个S3对象的形式出现。我需要将它们压缩到JSON数组中，以减少在我的Spark应用程序中读取的S3对象的数量。我尝试使用"s3-dist-cp -groupBy“，但是结果是一个连接的JSON数据，它本身不是一个有效的JSON文件，因此我无法从它创建一个Dataframe。
这里是一个简化的例子，以进一步说明它。
资料来源:
S3对象Record1.json：{"Name“："John"，"City”："
浏览 13提问于2020-04-07得票数 0
我有一个包含一些数据的json文件，我可以从中创建DataFrame，我感兴趣的特定部分的模式如下所示：
val json: DataFrame = sqlc.load("entities_with_address2.json", "json")
root
|-- attributes: struct (nullable = true)
| |-- Address2: array (nullable = true)
| | |-- value: struct (nullable = true)
| | | |-- Zi
浏览 1提问于2015-05-28得票数 23
回答已采纳
我正在尝试将一个文件加载到spark中。如果我将一个普通的textFile加载到Spark中，如下所示：
val partFile = spark.read.textFile("hdfs://quickstart:8020/user/cloudera/partfile")
结果是：
partFile: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]
我可以在输出中看到一个数据集。但是如果我加载一个Json文件：
val pfile = spark.read.json("hdfs://quickstart:80
浏览 6提问于2017-07-07得票数 0
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我已经从NOSQL数据库创建了RDD，我想将RDD转换为数据帧。我已经尝试了许多选项，但都会导致错误。
val df = sc.couchbaseQuery(test).map(_.value).collect().foreach(println)
{"accountStatus":"AccountOpen","custId":"140034"}
{"accountStatus":"AccountOpen","custId":"140385"}
{"
浏览 1提问于2016-11-28得票数 0
我正在尝试将每个worker节点(每个元素都是Pandas DataFrame的RDD )上的Pandas DataFrame转换为跨所有worker节点的Spark DataFrame。 示例： def read_file_and_process_with_pandas(filename):
data = pd.read(filename)
"""
some additional operations using pandas functionality
here the data is a pandas dataframe, and
浏览 31提问于2019-06-05得票数 0
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我正在尝试从外部文本文件中读取dataframe模式，并使用它创建一个dataframe。但是，我无法理解如何将字符串转换为StructType。
我正在使用Spark2.1和Java。这是代码片段。
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(new File("C:\\Users\\kt799f\\Desktop\\struct.txt")));
String struct2 = br.readLine();
session.sqlContext().read().schema(struct2).json(&#
浏览 0提问于2019-07-17得票数 0
我试图读取Postgres上的一个表，并以以下方式将dataframe插入HDFS的Hive表：
def prepareFinalDF(splitColumns:List[String], textList: ListBuffer[String], allColumns:String, dataMapper:Map[String, String], partition_columns:Array[String], spark:SparkSession): DataFrame = {
val execQuery = s"select ${allColumns}, 0 as ${fla
浏览 0提问于2018-09-23得票数 0
2回答
我的dataframe中有一个struct列，我想将它作为Scala列表来收集。
case class Class1(x1: Integer, x2: Double)
val df = Seq(("a", Class1(10,5.5)), ("b", Class1(7,2.1))).toDF("id", "col1")
当我试图将struct列转换为RDD并收集它时：
df.select($"col1").rdd.map(x => x.asInstanceOf[Array[(Integer, Double)
浏览 0提问于2018-06-26得票数 1
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我试着创建Apache Spark dataframe
val valuesCol = Seq(("Male","2019-09-06"),("Female","2019-09-06"),("Male","2019-09-07"))
valuesCol: Seq[(String, String)] = List((Male,2019-09-06), (Female,2019-09-06), (Male,2019-09-07))
模式
val someSchema = List(StructField
浏览 8提问于2019-09-19得票数 0
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1回答
我在Java中使用spark创建了一个dataframe。
Dataset<Row> dateDF = spark.sql("select dates from dim_date where dates between '2017-01-01' and '2017-01-04'");
当我使用show()方法时，它会返回新行中的每个日期。据我所知，这基本上是一个专栏。
我希望字符串变量中的值具有如下单引号：
'2017-01-01','2017-01-02','2017-01-03,'2
浏览 2提问于2017-09-19得票数 2
回答已采纳
当执行以下代码段时：
...
stream
.map(_.value())
.flatMap(MyParser.parse(_))
.foreachRDD(rdd => {
val spark = SparkSession.builder.config(rdd.sparkContext.getConf).getOrCreate()
import spark.implicits._
val dataFrame = rdd.toDF();
val countsDf = dataFrame.g
浏览 3提问于2016-08-28得票数 3
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1回答
我编写了将字符串转换为结构数组的代码。我也想在python上做同样的事情。你知道我该怎么做吗？
import org.apache.spark.sql.DataFrame
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.Column
val df: DataFrame = Seq(
"adserviceCalculateCpcAlgorithmV1:2;searchProductsDecorator:3;searchOffersDecorator:3;bundlediscounts:5;se
浏览 3提问于2022-08-02得票数 0
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2回答
Spark将数组列分解为列
、、、、
我在Java中使用Spark，我有一个这样的数据帧： id | array_column
-------------------
12 | [a:123, b:125, c:456]
13 | [a:443, b:225, c:126] 我想用相同的id来分解array_column，但是explode还不够，因为我希望dataframe是： id | a | b | c
-------------------
12 |123 |125 | 456
13 |443 |225 | 126 因此，在这种情况下，array_column上的普通explode不能很好地工作。 如果
浏览 91提问于2021-09-28得票数 4
回答已采纳
实际上，我试图在scala中的for循环中将一个dataframe附加到一个空的dataframe中。但是附加的数据文件每次都变成空的。下面是代码
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.functions._
import java.io._
import org.apache.spark.sql.DataFrame
object obj_Spark_url_Zi
浏览 4提问于2020-09-28得票数 0
回答已采纳
我有一个包含float和double值的dataframe。
scala> val df = List((Float.NaN, Double.NaN), (1f, 0d)).toDF("x", "y")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [x: float, y: double]
scala> df.show
+---+---+
| x| y|
+---+---+
|NaN|NaN|
|1.0|0.0|
+---+---+
scala> df.printSchema
root
|-- x: fl
浏览 2提问于2017-05-12得票数 3
回答已采纳
当创建一个列值默认值为NULL的表时，我在Spark(1.6) SQL中获得了下面的错误。示例:将表测试创建为select column_a，NULL作为column_b从test_temp创建；
同样的东西在Hive中工作，并创建数据类型为"void“的列。
我使用空字符串而不是NULL来避免异常和新列获取字符串数据类型。
是否有更好的方法使用spark在hive表中插入空值？
2017-12-26 07:27:59 ERROR StandardImsLogger$:177 - org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: jav
浏览 3提问于2017-12-27得票数 0
回答已采纳
我发现了这个apache票证，它被标记为parquet-mr 1.8.2解析。我想要的特性是(string或BINARY)列的parquet元数据中计算出来的string。
引用这是一个电子邮件，它使用scala而不是pyspark作为示例：
Configuration conf = new Configuration(); + conf.set("parquet.strings.signed-min-max.enabled", "true"); Path inputPath = new Path(input); Fil
浏览 1提问于2018-11-05得票数 2
回答已采纳
我有一个情绪分析程序，可以使用递归神经网络来预测给定的电影评论是正面的还是负面的。我正在使用Deeplearning4j深度学习库来实现这个程序。现在，我需要将该程序添加到apache spark管道中。
这样做的时候，我有一个扩展org.apache.spark.ml.classification.ProbabilisticClassifier的类MovieReviewClassifier，我必须在管道中添加该类的一个实例。使用setFeaturesCol(String s)方法将建立模型所需的特征输入程序。我添加的功能是String格式的，因为它们是一组用于情感分析的字符串。但是这些特性应
浏览 3提问于2016-02-19得票数 1
我正在尝试将dataframe中的Row转换为case类，并得到以下错误
2019年-08-19 20:13:08任务1的执行器任务启动工人:91-阶段1.0 (TID 1)中任务0.0中的异常java.lang.ClassCastException: java.lang.ClassCastException:无法转换为Models.City
Sample Log = {"Id": "1","City": {"name": "A","state": "B"}}
下面是读取具有
浏览 0提问于2019-08-19得票数 1
我无法将RDD数据转换为pyspark中的Dataframe。
这是我写的代码。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType, DoubleType, Row
from pyspark.sql import *
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("pyspark") \
.master("
浏览 5提问于2021-04-02得票数 0
1回答
我已经有两天的麻烦了，找不到任何解决办法。
我得到了
ClassNotFoundException: org.apache.zeppelin.spark.ZeppelinContext
当在spark DataFrame的filter方法中使用输入值时。
val city = z.select("City",cities).toString
oDF.select("city").filter(r => city.equals(r.getAs[String]("city"))).count()
我甚至尝试使用以下命令将输入值复制到另一个val
浏览 0提问于2016-10-21得票数 0
我试图在pyspark中创建空的dataframe，在pyspark中，我从外部JSON文件传递scehma，但是Json不允许我指定struct类型，所以我提到它是string。json文件： "OptionalEvents" : {
"Event1":
"StructType([StructField('id',StringType(), True),StructField('time',StringType(), True),StructField('ts',StringTyp
浏览 39提问于2021-08-23得票数 1
回答已采纳
任何帮助都将不胜感激。 我正在尝试使用mongodb中的数据构建一个数据帧。 val spark = SparkSession.builder()
.master("local")
.appName("app")
.config("spark.mongodb.input.uri", uri)
.config("spark.mongodb.input.collection", "collectionName")
.config("spark.mon
浏览 83提问于2021-07-27得票数 0
1回答
将数据从胶水加载到雪花
、、、、
我试图在胶水上运行ETL作业，将数据从mongodb提取到火花数据到胶水中，并将其加载到雪花中。
这是Spark dataframe的示例模式。
|-- login: struct (nullable = true)
| |-- login_attempts: integer (nullable = true)
| |-- last_attempt: timestamp (nullable = true)
|-- name: string (nullable = true)
|-- notifications: struct (nullable = true)
|
浏览 8提问于2020-06-11得票数 1
回答已采纳
我试图在Dataframe中转换json文件，但我被困在基于数组的字段中。我使用的是Spark 1.6和Java。当我读取嵌套的Json并转换为Dataframe时，我可以读取一些字段，但当我尝试输入特定路径时，会显示错误。 DataFrame df = spark.read().json(sc.wholeTextFiles("PATH").values()); 我正在读取一个json文件。 df.select(col("orcamentos.itens")).printSchema();
root
|-- itens: array (nullable =
浏览 29提问于2019-09-11得票数 0
我有一个CSV，其中的字段是特定格式的datetime。我不能直接在我的Dataframe中导入它，因为它需要是一个时间戳。因此，我将其作为字符串导入，并将其转换为如下所示的Timestamp
import java.sql.Timestamp
import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.Date
import org.apache.spark.sql.Row
def getTimestamp(x:Any) : Timestamp = {
val format = new SimpleDateFormat("MM/dd
浏览 1提问于2015-04-24得票数 25
我有一个从熊猫数据帧创建的样本spark数据帧-
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.config(&
浏览 3提问于2020-09-09得票数 0
嗨，我是阿帕奇星火公司的新手。我正在去学习的路上。我写了火花流的json数据从卡夫卡主题。以下是连续传输的json数据。但现在我不知道如何处理这些json数据。我使用DataSet和DataFrame来处理Json数据，我遇到了一些错误。请帮助我的几个例子，我如何发挥与从流的数据流。
注意:我正在使用ApacheSpark1.6.3版本的。
(null{"time":"2017/08/21 18:25:11","model":"20E84fb","speed":"20E84fb","cell
浏览 2提问于2017-08-23得票数 1
如何将项目追加到dataframe (spark 2.3)中的数组？
这是一个使用整数的示例，但实际情况是使用struct。
输入：
+------+-------------+
| key| my_arr |
+------+-------------+
|5 |[3,14] |
|3 |[9,5.99] |
+------+-------------+
输出：
+-------------+
| my_arr |
+-------------+
|[3,14,5] |
|[9,5.99,3] |
+----------
浏览 0提问于2019-02-10得票数 1
如何在spark scala流应用程序中清理JVM占用的内存。我正在运行60秒时间间隔的流式作业。在我的前六个小时，没有问题，在那之后，我面对的是JVM堆内存问题。有没有办法在spark scala中以编程方式清理我的GC或JVM内存？
在我的应用程序中，我使用了Dataframe，registertemptable也结束了我的程序，我将结果写入到HDFS中。目前在我的应用程序spark SQL上下文级，我正在取消缓存，像这样我们有没有其他方法可以释放内存？
错误消息:异常在线程"dag-scheduler-event-loop“java.lang.outofmemoryError:
浏览 1提问于2017-09-16得票数 2
如果手动编写Spark dataframe的整个模式是不可行的(当dataframe中可能有很多字段)，并且您有所述数据have的预期模式时，在代码中声明预期模式的最节省时间的方法是什么？
更详细的是：
val schema = StructType(Array(StructField("colName", ...You 说，您有一个包含许多字段(可能包含MapType和ArrayType StructFields)的dataframe，而且由于字段数量众多，所以声明整个模式是不可行的，因为知道dataframe的当前模式是您希望数据have在未来始终具有的模式。
为此，您希望
浏览 3提问于2019-10-16得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在用Java语言编写Spark Application，它读取HiveTable并将输出以Json格式存储在HDFS中。
我使用HiveContext读取配置单元表，它返回DataFrame。下面是代码片段。
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("App");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
HiveContext hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc);
DataFr
浏览 0提问于2017-07-17得票数 4
回答已采纳
如何创建具有给定精度的BigDecimal的spark数据集？请参见spark shell中的以下示例。您将看到，我可以创建具有所需BigDecimal精度的DataFrame，但无法将其转换为Dataset。
scala> import scala.collection.JavaConverters._
scala> case class BD(dec: BigDecimal)
scala> val schema = StructType(Seq(StructField("dec", DecimalType(38, 0))))
scala> val h
浏览 73提问于2019-11-14得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在尝试使用从Spark读取来自kerberized实例的数据。我的集群配置本质上类似于：我将客户端计算机上的星火作业提交给远程spark独立集群，该作业试图从单独的HBASE集群中读取数据。
如果我通过直接在我的客户端上运行带有master=local*的Spark集群来绕过独立集群，只要我第一次从客户端启动，就可以访问远程HBASE集群。但是，当我将我的主服务器设置为远程集群时，所有其他的信任都是相同的，我在org.apache.hadoop.hbase.security.UserProvider.instantiate(UserProvider.java:43)接收一个空指针异常(下面
浏览 8提问于2016-08-22得票数 0
1回答
我通过组合多个数组来构造一个DataFrame。我试图将它保存到一个蜂巢表中，我得到了ArrayIndexOutofBound异常。下面是我得到的代码和错误。我尝试在主def外部和内部添加case类，但仍然得到了相同的错误。
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext, DataFrame}
import org.apache.spark.ml.feature.RFormula
import java.text._
import java.util.
浏览 6提问于2016-05-12得票数 1
回答已采纳
我正在从CSV文件中读取DataFrame，其中第一列是事件的日期和时间。
2016-08-08 07:45:28+03
在下面的代码中，是否可以在架构定义中指定如何将这些字符串转换为日期？
val df:DataFrame = spark.read.options(Map(
"header" -> "true"
)).schema(StructType(
StructField("EventTime", DataTypes.DateType, false) ::
Nil
)).csv("C:/qos1h
浏览 1提问于2016-08-11得票数 5
回答已采纳
我正在尝试通过spark读取COS中的excel文件，如下所示 def readExcelData(filePath: String, spark: SparkSession): DataFrame =
spark.read
.format("com.crealytics.spark.excel")
.option("path", filePath)
.option("useHeader", "true")
.option(&
浏览 142提问于2019-10-03得票数 0
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