Spark:如何将数据帧Array[String]更改为RDD[Array[String]]
Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了高效的数据处理和分析能力。在Spark中，数据可以以不同的数据结构进行表示，其中包括数据帧（DataFrame）和弹性分布式数据集（RDD）。
要将数据帧ArrayString更改为RDD[ArrayString]，可以使用Spark的转换操作。首先，需要将数据帧转换为RDD，然后对RDD进行进一步的转换操作。
下面是一个示例代码，展示了如何将数据帧ArrayString更改为RDD[ArrayString]：
import org.apache.spark.sql.SparkSession
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("DataFrame to RDD conversion")
.master("local")
.getOrCreate()
// 创建数据帧
val dataFrame = spark.createDataFrame(Seq(
Array("1", "John", "Doe"),
Array("2", "Jane", "Smith"),
Array("3", "Bob", "Johnson")
)).toDF("id", "first_name", "last_name")
// 将数据帧转换为RDD
val rdd = dataFrame.rdd.map(row => row.toSeq.map(_.toString).toArray)
// 打印RDD内容
rdd.foreach(println)在上述代码中，首先创建了一个SparkSession对象。然后，使用createDataFrame方法创建了一个包含三个数组的数据帧，每个数组包含三个字符串元素。接下来，使用rdd方法将数据帧转换为RDD，并使用map方法对每一行进行转换，将每个元素转换为字符串，并将结果存储为数组。最后，使用foreach方法打印RDD的内容。
这样，数据帧ArrayString就成功地被转换为了RDD[ArrayString]。
对于Spark的更多详细信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：
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Intellij，Scala读取txt文件并选择标头并将其用作数据格式
scala、apache-spark、intellij-idea
我想直接读取一个文本文件到dataframe。不是文件>rdd->dataframe。这有可能吗？我读了很多书，但我不能让它(读)不起作用。
在阅读时，我希望从中选择特定的标题。
这有什么快速的解决办法吗？
还有，我应该做什么进口？
这是我的scala文件
import org.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.Dataset
import org.apache.spark.sql.Dat
浏览 2提问于2018-12-24得票数 0
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将Scala RDD[Row]火花到Dataframe --不可能使用toDF
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在星火中使用Scala -当我们必须将RDDRow转换为DataFrame时。为什么我们必须将RDDRow转换为元组的case类或RDD，以便使用rdd.toDF() --任何没有为RDDRow提供的特定原因
object RDDParallelize {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark:SparkSession = SparkSession.builder().master("local[1]")
.appName("learn")
.getOrCreate()
val abc
浏览 8提问于2022-09-11得票数 0
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使用scala在spark-sql中按其他列检索最大日期分组
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环境- spark-3.0.1-bin-hadoop2.7、eclipse 2.12.3、Scala、SparkSQL、eclipse-jee-oxygen-2-linux-gtk-x86_64
我有一个csv文件，它有3列数据类型:String，Long，Date。我想按字符串的第一列进行分组，并检索最大的日期值。
为此，我从文本文件中创建了Person对象的RDD，并将其转换为dataframe 'peopleDF‘。已将数据帧注册为临时视图。我使用spark提供的sql方法运行以下sql语句。
val maxDateDF = spark.sql("SELECT name,
浏览 22提问于2021-03-10得票数 0
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如何使用sparkSQL或Dataframe订购精确格式的字符串(dd-mm:mm)
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我希望根据一个日期时间列(格式为"23-07-2018 16:01" )，按升序重新排序数据。
我的程序排序到日期级别，但不是 HH:mm 标准，我希望输出包含HH:mm细节，并根据它进行排序。
package com.spark
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.DataFrame
import org.apache.spark.sql.functions.{to_date, to_timestamp}
import org.apache.spark.sql.functio
浏览 0提问于2018-08-07得票数 0
1回答
Spark程序只在中打印第一行
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我使用SBT构建了一个jar文件，并试图扩展到"Hello，world!“上的第一个代码。当我提交这份工作时，它只打印第一个“你好，世界！”并且不打印rdd的减少(应该是30)，也不打印“...after.”。当然，如果我在笔记本电脑上运行火花壳，这三个打印程序就能正常工作。任何指针都会很好，我似乎找不到在寻找什么。
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import scala.collection.mutable.ListBuffer
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
object Hell
浏览 1提问于2022-03-22得票数 2
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Scala在数据和数据集中对Double.NaN的处理方式不同
scala、dataframe、apache-spark、dataset、nan
在测试中，我试图将数据/数据集转换为集合并进行比较。例如。
actualResult.collect.toSet should be(expectedResult.collect.toSet)
我注意到一些关于Double.NaN值的事实。
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但我无法理解为什么dataframe和dataset的行为不同，。
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object Main extends App {
val
浏览 1提问于2020-09-15得票数 2
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3回答
火花:与阵列连接
scala、apache-spark、apache-spark-sql
我需要将一个带有string列的dataframe连接到一个字符串数组中，这样如果数组中的值匹配，行就会连接起来。
我试过了，但我想这不是支持。还有别的办法吗？
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test")
val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).g
浏览 1提问于2017-08-07得票数 10
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在Scala中创建“the >0”文件夹结构，而不是函数中提到的
scala、csv、apache-spark、exception、ide
使用Scala将输出保存到具有以下代码的文件中
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object RDDWithCSVFile {
def main(args : Array[String]): Unit={
val spark=SparkSession.builder()
.appName("Creating RDD with CSV Files")
.master("local")
.getOrCreate()
val rdd= spark.sparkContex
浏览 1提问于2020-05-26得票数 0
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处理星火中的模式不匹配
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// create the schema
val schema= StructType(Array(
StructField("col1", IntegerType,false),
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// Initialize Spark session
val
浏览 0提问于2018-11-14得票数 5
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使用SCALA删除DataFrame中的空格。(我已经将CSV文件加载到RDD中，然后尝试删除其中的空格
scala、apache-spark、rdd
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import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.SparkSession
System.setProperty("hadoop.home.dir","D:\\hadoop\\");
va
浏览 41提问于2019-05-27得票数 0
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在scala for循环中附加数据loop后，Dataframe变为空
scala、apache-spark-sql
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
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在下面的scala代码中，没有打印所需的字符串
scala、apache-spark
为什么以下代码中的累加器变量不打印聚合字符串？
object mapRDD {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.master("local")
.appName("sparkSessionName")
.getOrCreate()
spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
val data = Seq("Projec
浏览 4提问于2021-05-13得票数 0
1回答
如果在本地执行函数，则在foreachRdd中使用kafka代码的分段流不会执行
scala、apache-spark、spark-streaming
我在本地安装了spark 2.2并使用scala
spark会话配置如下
val sparkSession = SparkSession
.builder()
.appName("My application")
.config("es.nodes", "localhost:9200")
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.config("spark.streaming.backpressure.initialRate", "1")
浏览 0提问于2018-09-13得票数 0
1回答
无法使用spark scala中的case类从文本文件创建数据帧
scala、dataframe、apache-spark、apache-spark-sql、case-class
我有一个文本文件格式的数据集，我正在尝试使用case类创建一个dataframe，但我得到了下面提到的错误：
线程main java.lang.IllegalArgumentException异常:要求失败:列数不匹配。旧列名(1)：值新列名(4)：名称、年龄、部门、薪资
这是我的数据集的前三行：
Name,Age,Department,Salary
Sohom,30,TD,9000000
Aminul,32,AC,10000000
我使用的代码如下：
import org.apache.log4j.Logger
import org.apache.log4j.Level
import
浏览 17提问于2021-02-12得票数 0
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不支持toDF()
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我对Scala非常陌生。我正在尝试将Iterable[dataSet[Row]]转换为数据帧。这对我不起作用。以下是代码 def execute(spark: SparkSession,
input: Iterable[Dataset[Row]],
execParams: Map[String, String]): Dataset[Row] = {
val spark: SparkSession = SparkSession.builder.master("local").getOrCreate
val sparkSession: S
浏览 22提问于2020-04-17得票数 0
1回答
如何在Spark中使用ASCII函数
apache-spark、hadoop、apache-spark-sql
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import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions
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select ascii('Santosh') 我需要santosh的ascii值和rdd a的asci值。
浏览 63提问于2019-06-25得票数 0
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2回答
Scala :从csv读取具有空值的列的数据
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环境- spark-3.0.1-bin-hadoop2.7、eclipse 2.12.3、Scala、SparkSQL、eclipse-jee-oxygen-2-linux-gtk-x86_64
我有一个csv文件，它有3列数据类型:String，Long，Date。我已经将csv文件转换为数据帧，并想要显示它。但是它给出了以下错误
java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 2
at org.apache.spark.examples.sql.SparkSQLExample5$.$anonfun$runInferSchemaExample$2(Spar
浏览 1提问于2021-03-25得票数 0
2回答
使用Row和Schema从rdd创建dataFrame
scala、apache-spark、dataframe、row、rdd
我正在尝试从RDD创建一个数据格式，以便能够以以下格式写入json示例json如下所示(预期的输出)
"1234"：{ loc:'abc'，成本1:1.234，成本2:2.3445 }，{ loc:'www'，成本1:1.534，成本2:6.3445}
我能够以字符串格式使用cost1和cost2生成json。但我想让cost1和cost2加倍。在使用定义的模式从rdd创建数据框架时，我遇到了错误。不知何故，数据被认为是字符串而不是双重数据。有人能帮我把这件事做好吗？下面是我的示例实现的scala代码
object csv2json {
de
浏览 1提问于2018-09-12得票数 0
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如何编写从json文件读取spark应用的单元测试
scala、unit-testing、apache-spark、mocking
我在scala中有一个简单的Spark应用程序。现在，我希望我的spark应用程序只创建一个sparkSession并将Json文件读取到DataFrame中。 object SparkAppExample {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkSession = SparkSession.builder()
.appName("Spark Scala Example")
.getOrCreate()
val records: DataFrame = sparkSession.read
浏览 15提问于2020-04-10得票数 0
1回答
线程"main“java.lang.IllegalAccessError中的异常
apache-spark、intellij-idea、bigdata
package RDD_Programing
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object RDD_Programing {
def main (args:Array[String]) : Unit = {
val spark=SparkSession.builder().master(master = "local")
.appName(name = "rdd programing").getOrCreate()
val sc=spark.sparkContext
浏览 1提问于2022-11-02得票数 0
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