使用databricks在Spark(scala)中生成带有属性和值的XML,可以通过以下步骤实现:
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import com.databricks.spark.xml._
val spark = SparkSession.builder()
.appName("XML Generation")
.getOrCreate()
val xmlData = Seq(
Row("<person id=\"1\"><name>John</name><age>30</age></person>"),
Row("<person id=\"2\"><name>Jane</name><age>25</age></person>")
)
val schema = new StructType().add("xml", StringType)
4. 将数据转换为DataFrame:
```scala
val df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(xmlData), schema)
toXML
函数生成XML:val xmlDF = df.select(to_xml(struct($"xml")).alias("xml"))
xmlDF.write
.format("xml")
.option("rootTag", "people")
.option("rowTag", "person")
.save("path/to/save/xml")
在上述代码中,我们使用了databricks库中的to_xml
函数将DataFrame中的数据转换为XML格式。可以通过指定rootTag
和rowTag
来定义XML的根标签和行标签。最后,使用.save
方法将生成的XML保存到指定路径。
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