分解从json scala创建的array<array<string>>的DataFrame
从json scala创建的array<array<string>>的DataFrame可以通过以下步骤进行分解：
- 首先，将json数据加载到一个DataFrame中。可以使用Spark的
spark.read.json()方法来实现，该方法会自动将json数据解析为DataFrame。
val jsonDF = spark.read.json("path/to/json/file.json")- 接下来，使用
explode()函数将array<array<string>>列展开为多行。explode()函数可以将一个包含数组的列展开为多行，每行包含数组中的一个元素。
import org.apache.spark.sql.functions.explode
val explodedDF = jsonDF.select(explode($"arrayColumn").as("explodedColumn"))- 然后，使用
getItem()函数将展开的列中的元素提取出来。getItem()函数可以根据索引值获取数组中的元素。
import org.apache.spark.sql.functions.col
val finalDF = explodedDF.select(col("explodedColumn").getItem(0).as("column1"), col("explodedColumn").getItem(1).as("column2"))在上述代码中，假设arrayColumn是包含array<array<string>>的列名。getItem(0)表示获取第一个元素，getItem(1)表示获取第二个元素。你可以根据实际情况调整索引值。
最后，finalDF就是分解后的DataFrame，其中包含了从json scala创建的array<array<string>>的每个元素。
这种方法适用于任何包含array<array<string>>的DataFrame，无论是从json数据创建的还是其他方式创建的。它可以帮助你将复杂的数据结构拆解成更易处理的形式，以便进行后续的数据分析和处理。
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- 腾讯云原生数据库TDSQL：腾讯云原生数据库TDSQL是一种高性能、高可靠、弹性伸缩的云原生数据库服务，适用于云原生应用场景。
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我有一个包含json对象的json文件，每个对象逐行。我有以下这些对象的模式：
root
|-- endtime: long (nullable = true)
|-- result: array (nullable = true)
| |-- element: struct (containsNull = true)
| | |-- hop: long (nullable = true)
| | |-- result: array (nullable = true)
| | | |-- element: st
浏览 0提问于2018-10-30得票数 1
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
11回答
当我在Spark中从JSON文件创建DataFrame时，如何在调用.select之前判断给定列是否存在
示例JSON模式：
{
"a": {
"b": 1,
"c": 2
}
}
这就是我想要做的：
potential_columns = Seq("b", "c", "d")
df = sqlContext.read.json(filename)
potential_columns.map(column => if(df.hasColumn(column)) df.s
浏览 12提问于2016-03-09得票数 57
回答已采纳
我已经将一个JSON文件读入Spark。该文件的结构如下：
scala> tweetBlob.printSchema
root
|-- related: struct (nullable = true)
| |-- next: struct (nullable = true)
| | |-- href: string (nullable = true)
|-- search: struct (nullable = true)
| |-- current: long (nullable = true)
| |-- results: long (nu
浏览 2提问于2015-11-23得票数 10
回答已采纳
1回答
在下面的DataFrame中，我尝试计算FavouriteCities列中的元素数量。
+-----------------+
| FavouriteCities |
+-----------------+
| [NY, Canada] |
+-----------------+
模式如下：
scala> data.printSchema
root
|-- FavouriteCities: array (nullable = true)
| |-- element: string (containsNull = true)
期望输出应该是这样的，
+------------+
浏览 3提问于2017-12-26得票数 0
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1回答
我已经下载了一个json文件，我正在尝试将其放入DataFrame中，以便进行一些分析。
raw_constructors = spark.read.json("/constructors.json")
当我创建raw_constructors.show()时，我只得到一列和一行。
+--------------------+
| MRData|
+--------------------+
|{{[{adams, Adams,...|
+--------------------+
因此，当我使用raw_constructors.printSchema
浏览 7提问于2021-05-17得票数 0
回答已采纳
我有一个列，它的类型是从json文件推导出的array < Struct >。我希望将数组< Struct >转换为字符串，这样我就可以在配置单元中保持该数组列的原样，并将其作为单个列导出到RDBMS。
temp.json
{"properties":{"items":[{"invoicid":{"value":"923659"},"job_id":
{"value":"296160"},"sku_id":
{"valu
浏览 0提问于2017-06-02得票数 4
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
我有一个表(dataframe)，如下所示：
scala> df1.printSchema
root
|-- id: string (nullable = true)
|-- col1: string (nullable = true)
|-- col2: array (nullable = true)
| |-- element: string (containsNull = true)
我需要在col1中为col2中的每个元素创建一个数据数组，如下所示：
scala> df2.print
浏览 7提问于2019-08-12得票数 1
回答已采纳
Scala2.10在这里使用Spark1.6.2。我有一个与类似的(但不是相同的)问题，然而，被接受的答案不是，它假定了关于火花的某种“预先知识”；因此我无法复制它或理解它。(更重要的是，)，这个问题也仅限于向现有的dataframe中添加一个新列，而我需要添加一个列以及数据中所有现有行的值。
因此，我希望向现有的DataFrame添加一列，然后将该新列的初始(“默认值”)值应用到所有行。
val json : String = """{ "x": true, "y": "not true" }""
浏览 4提问于2016-10-10得票数 7
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我正在尝试将json文件序列化为parquet格式。我有一个错误：
org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction2[org.apache.spark.sql.Datasetorg.apache.spark.sql.Row，java.lang.Long])org.apache.spark.sql.streaming.DataStreamWriterorg.apache.spark.sql.streaming.DataStreamWriterorg.apache.spark.sql.Row错误：(34，25)重载方法foreachBatch与备选方
浏览 5提问于2020-07-28得票数 6
在scala+spark中，我有一个包含两列Array[String]的数据
scala> val test = spark.sqlContext.read.json(sc.parallelize(Seq("""{"v1":["A", "B", "C"],"v2":["ok", "false", "ok"]}""", """{"v1":["D", "E
浏览 0提问于2019-08-10得票数 1
回答已采纳
except能在Spark DataFrames上正常工作吗？
在Spark shell中，我创建了一个包含三个字符串的简单DataFrame："a“、"b”、"c“。将Limit(1)分配给数组，从而正确地生成row1 (A)。然后，将row1用作grfDF DataFrame生成tail1上的extend方法的参数。tail1不应该是数组(b，c)的新DataFrame吗？
为什么tail1仍然包含"a“而去掉了"b”？
scala> grfDF.collect
res1: Array[org.apache.spark.sql.Row] = A
浏览 2提问于2017-04-19得票数 0
我是Scala的初学者，我有一个数据框架，看起来像这样(缩写)： root
|-- contigName: string (nullable = true)
|-- start: long (nullable = true)
|-- end: long (nullable = true)
|-- names: array (nullable = true)
| |-- element: string (containsNull = true)
|-- referenceAllele: string (nullable = true)
|-- alternateAllele
浏览 31提问于2019-09-19得票数 0
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3回答
展示了如何使用Scala case类来推断模式，如何从RDD创建DataFrame。我试图用sqlContext.createDataFrame(RDD, CaseClass)重现这个概念，但是我的DataFrame结果是空的。下面是我的Scala代码：
// sc is the SparkContext, while sqlContext is the SQLContext.
// Define the case class and raw data
case class Dog(name: String)
val data = Array(
Dog("Rex"),
浏览 0提问于2016-05-03得票数 12
回答已采纳
下面的语句满足了我的需要，但它只能在spark-shell中运行，而不能在scala程序中运行。
spark.read.json(dataframe.select("col_name").as[String]).schema
我将dataframe转换为rdd并通过，它工作得很好(我遵循下面的链接)，但它只有在以下情况下才能工作。
我只有json列值，当我传递其他cols (直接col值)时，它无法提供
输出。
我有一个解决方案，可以在spark-shell下运行，但不能在scala程序中运行。
浏览 14提问于2020-03-12得票数 0
RDD是以Array[Array[String]]格式创建的，具有以下值：
val rdd : Array[Array[String]] = Array(
Array("4580056797", "0", "2015-07-29 10:38:42", "0", "1", "1"),
Array("4580056797", "0", "2015-07-29 10:38:43", "0", "1", "1"
浏览 8提问于2015-10-14得票数 6
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1回答
迭代的列并更新指定的值
、、、
为了迭代从Hive表创建的Spark列并更新所有所需的列值，我尝试了以下代码。
import org.apache.spark.sql.{DataFrame}
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.functions.udf
val a: DataFrame = spark.sql(s"select * from default.table_a")
val column_names: Array[String] = a.columns
val required
浏览 0提问于2018-05-06得票数 0
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我有如下的json数据：
{
"resultid": "Success",
"userId": "abc",
"cardtype": "ag",
"computescore": [{
"values": ["654", "655", "666"]
}, {
"values": ["754", "755"
浏览 0提问于2016-07-06得票数 1
我运行一些测试，得到的结果是小DataFrame，大约3-6列和10-20行。现在，我想将这封电子邮件发送给我的同事，为了方便起见，我希望这是表格格式的DataFrame格式，而不是Json的scala地图。
因此，我想将DataFrame转换成DataBricks表，我可以在电子邮件中附加这个表。(这将在DataBricks自动运行任务之后自动完成)
到目前为止，我已经尝试将DataFrame转换为Scala映射，然后将map转换为Json。但是在Scala中找不到任何东西来将json转换成HTML。
我将df转换为使用以下代码映射：
val DataFrameToArray = df.co
浏览 2提问于2019-05-22得票数 1
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我正在尝试读取嵌套的JSON文件。我无法分解嵌套列并正确读取JSON文件。 My Json file
{
"Univerity": "JNTU",
"Department": {
"DepartmentID": "101",
"Student": {
"lastName": "Fraun",
"address": "23 hyd 500089&#
浏览 174提问于2021-07-09得票数 0
1回答
我正在试着搜索火星上的文字。首先，我创建sql上下文。
scala> val sqlcontext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
然后我创建了一个json文件，并将其保存在scala路径中。
{
{"id" : "1201", "name" : "satish", "age" : "25"}
{"id" : "1202", "name" : "krishna", &
浏览 0提问于2016-04-30得票数 1
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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
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1回答
我已经在雪花中创建并注册了临时的udf，使用雪花scala。我的代码附在下面。当我试图运行这段代码时，我会出错。我假设还有其他与雪花有关的udf。任何线索都会有很大帮助
session.udf.registerTemporary("lookupFromArrayUdf", (s: Array[String], schema: String, table: String, config: String, colName: String, action: String) => {
implicit val formats: DefaultFormats.type
浏览 5提问于2022-04-06得票数 0
我编写了用于从dataframe创建json元素列表的示例spark程序。当我使用main方法执行时，它返回空列表，但是当我执行时没有扩展app的对象时，它返回包含记录的列表。scala对象中扩展App和main方法的区别是什么？
object DfToMap {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.appName("Rnd")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
import spar
浏览 1提问于2018-07-17得票数 5
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2回答
我似乎无法为这个特定的Json有效负载编写适当的案例类。我相信这与数组中的第一个索引有关，它没有键字符串。对如何补救有什么想法吗？作为参考，我正在使用Scala2.10.4、Akka 2.3.2、Spray 1.3.1和Lift-Json2.6。我试图提取的Json是从中提取的。编辑：核心问题是如何提取到Json中没有键的案例类？我的代码如下：
import net.liftweb.json._
case class Paging(next : String, previous : String)
case class DeliveryEnvelope(transport : String,
浏览 2提问于2014-08-14得票数 0
我是scala的新手，在验证自由风格的json和我的预定义case类时遇到了一个问题，假设： case class sth(f1: String,
f2: Option[String],
f3: Map[String, sth2],
f4: Array[sth2],
)
case class sth2(subF1: String, subF2: List[sth3])
case class sth3(subF:String) 我尝试过用here描述Java8Jackson验证器，但是我
浏览 13提问于2019-02-16得票数 0
我有一个像这样的JSON
{ 1234 : "blah1", 9807: "blah2", 467: "blah_k", ...}
已写入gzipped文件。它是一个ID空间到另一个ID空间的映射，其中键是ints，值是strings。
我想将它作为DataFrame加载到Spark中。
我把它加载为，
val df = spark.read.format("json").load("my_id_file.json.gz")
默认情况下，Spark使用一个模式加载它，该模式如下所示
|-- 1234: strin
浏览 0提问于2018-09-12得票数 1
我正在尝试创建一个简单的DataFrame，如下所示：
import sqlContext.implicits._
val lookup = Array("one", "two", "three", "four", "five")
val theRow = Array("1",Array(1,2,3), Array(0.1,0.4,0.5))
val theRdd = sc.makeRDD(theRow)
case class X(id: String, indices: Array[Int
浏览 2提问于2016-02-13得票数 5
回答已采纳
有人能在这个场景中帮助我吗?我正在使用spark/scala读取一个Json文件，然后尝试访问列名，但在访问列名时，我得到了下面的错误消息。 org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve
'explode(`b2b_bill_products_prod_details`.`amt`)'
due to data type mismatch: input to function explode should be
array or map type, not DoubleTy
浏览 58提问于2020-07-11得票数 0
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我目前有一个由两列组成的csv：
"name","numbers"
"abc","123"
"abc","234"
"def","123"
我试图将数据格式化为JSON映射：
{"abc":["123","234"],"def":["123"]}
我创建了一个数据框架，然后使用_list/spark对名称和收集数字进行分组，但我无法获得字符串中的引号，我也不知道如何将其格式化为JSON映射
浏览 5提问于2022-09-13得票数 1
我正在将一个dataframe转换成一个管道分隔的值，并将其写入shell (scala)中的一个文件中。但我在PySpark方面毫无头绪。会很感激你的帮助。
尤其是我不知道如何用“\”来连接每个列
这是scala版本
scala> val stgDF = spark.read.table("tbl")
stgDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, num: int]
scala> stgDF.map(line => line.mkString("|")).take(2) //H
浏览 3提问于2017-10-30得票数 4
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1回答
scala模式在加载时未强制执行
、、、、
我在火花壳上尝试了一个scala示例，如下所示；
val myManualSchema = StructType(Array(StructField("DEST_COUNTRY_NAME", StringType, true),
StructField("ORIGIN_COUNTRY_NAME",StringType
, true), StructField("count", LongType, nullable=false)))
val dfNew = spark.read.format("json").schema(myM
浏览 0提问于2019-01-30得票数 1
回答已采纳
在我正在编写的scala应用程序中创建DataFrame时，我遇到了一个问题。
我面临的问题是编译scala时存在错误，即toDF不是RDD的一部分。我已经看到了一些答案，它们建议将case类定义从main中移出，并在sqlContext声明之后进行导入，但即使这样也不适用于我。
这就是我目前的情况：
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.Spar
浏览 0提问于2016-05-12得票数 1
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我有大量的json文件，星火可以在36秒内读取，但Spark3.0几乎需要33分钟才能读取同样的文件。从更仔细的分析来看，Spark3.0选择的DAG与Spark2.0不同。有人知道这是怎么回事吗？Spark3.0是否有任何配置问题。
火花2.4
scala> spark.time(spark.read.json("/data/20200528"))
Time taken: 19691 ms
res61: org.apache.spark.sql.DataFrame = [created: bigint, id: string ... 5 more fields]
sc
浏览 2提问于2020-06-27得票数 6
回答已采纳
我正在致力于转换JSON，它具有嵌套的键值对，以自动创建键的列并填充值的行。我不想创建模式，因为每个文件的列(键)数都不同。我使用的是Spark版本2.3和Scala版本2.11.8。我不是scala专家，刚刚开始接触Scala，所以感谢您为解决这个问题而提供的意见。
以下是示例JSON格式
{"RequestID":"9883a6d0-e002-4487-88a6-c92f6a504d72","OverallStatus":"OK","ele":[{"Name":"UUID",&#
浏览 1提问于2019-09-26得票数 1
1回答
假设我下面有两个数据帧，这两个数据帧将通过scala代码创建，然后jar将被构建。
{
def main(args: Array[String])
{
val df1 = sc.parallelize(Seq(1,0,1,0)).toDF("col1")
val df2 = sc.parallelize(Seq(234,43,341,42)).toDF("col2")
}
}
我的要求是创建jar并提交spark提交。
假设dataframe 1由于某些问题而失败，submit应该退出而不继续dataframe df2。
如何处理这个错
浏览 0提问于2019-11-22得票数 0
1回答
这是否可以将anotherMethod传递给myMethod的函数的签名转换为元组？：
def myMethod(df: DataFrame, str: String, type: String, anotherMethod: DataFrame => RDD[Array[Byte]]): Unit = {}
我对scala相当陌生，我不知道如何将字节数组转换为Tuple：yetAnotherMethod : DataFrame => RDD[(String, Array[Byte])]
谢谢
浏览 0提问于2018-10-22得票数 1
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5回答
Json到Kotlin数据类
、、、、
有没有一种方法和/或库可以像在Scala Json.Spray中那样从Json中自动创建Kotlin数据类？
如下所示：
data class User(id: Int, name: String)
class DataClassFactory(val json: String) {
fun getUser(): User {
//some reflection
return User(10, "Kirill")
}
}
fun main(args: Array<String>): Unit {
val json =
浏览 3提问于2014-09-07得票数 7
0回答
我有一个蜂窝表，它位于spark上下文的顶部。该表的格式如下
| key | param1 | Param 2|
-------------------------
| A | A11 | A12 |
| B | B11 | B12 |
| A | A21 | A22 |
我想创建一个带有模式的DataFrame
val dataSchema = new StructType(
Array(
StructField("key", StringType, nullable = true),
StructFie
浏览 2提问于2017-01-06得票数 1
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我有下面的嵌套JSON对象(cellsDF)描述多边形(许多多边形因此使用Scala和Spark)：
root
|-- geometry: struct (nullable = true)
| |-- coordinates: array (nullable = true)
| | |-- element: array (containsNull = true)
| | | |-- element: array (containsNull = true)
| | | | |-- element: string (contai
浏览 2提问于2017-05-29得票数 1
1回答
我将csv文件读取到RDD，并试图将其转换为DataFrame。但是，它克服了错误。
scala> rows.toDF()
<console>:34: error: value toDF is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[Array[String]]
rows.toDF()
scala> rows.take(2)
Array[Array[String]] = Array(Array(1, 0, 3, "Braund, ...
我做错了
浏览 2提问于2015-11-11得票数 2
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我的dataframe模式如下所示，它是通过定义一个case类来创建的：
|-- _id: struct (nullable = true)
| |-- oid: string (nullable = true)
|-- message: string (nullable = true)
|-- powerData: array (nullable = true)
| |-- element: struct (containsNull = true)
| | |-- current: array (nullable = true)
| | |
浏览 0提问于2018-04-18得票数 3
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
我试图将文件名附加到文件中的每个记录中。我想如果RDD是Array的话，我会很容易做到的。
一些帮助转换RDD类型或解决这个问题将是非常感谢的！
在(字符串，字符串)类型
scala> myRDD.first()(1)
scala><console>:24: error: (String, String) does not take parametersmyRDD.first()(1)
数组(字符串)
scala> myRDD.first()(1)
scala> res1: String = abcdefgh
我的职能：
def appe
浏览 0提问于2015-09-15得票数 5
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1回答
检查下面的代码。如果存在重复的键，则它将产生不明确的数据。我们应该如何修改代码以添加父列名作为前缀。
使用json数据添加了另一列。
scala> val df = Seq(
(77, "email1", """{"key1":38,"key3":39}""","""{"name":"aaa","age":10}"""),
(78, "email2", "&#
浏览 4提问于2020-08-20得票数 1
2回答
我有一个json文件，如下所示
{
"group" : {},
"lang" : [
[ 1, "scala", "functional" ],
[ 2, "java","object" ],
[ 3, "py","interpreted" ]
]
}
我尝试使用以下命令创建数据帧
val path = "some/path/to/jsonFile.json"
val df = sqlContext.read.json(p
浏览 0提问于2017-07-19得票数 3
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我试图将参数列表传递给函数。
scala> val a = Array("col1", "col2")
a: Array[String] = Array(col1, col2)
我正在尝试使用:_*表示法，但它不起作用:我无法为我的一生找出原因！
val edges = all_edges.select(a:_*)
<console>:27: error: overloaded method value select with alternatives:
(col: String,cols: String*)org.apache.spark.s
浏览 7提问于2016-02-10得票数 1
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我试图从时间戳字段中获取unix时间，单位是毫秒(13位)，但目前它返回的单位是秒(10位)。
scala> var df = Seq("2017-01-18 11:00:00.000", "2017-01-18 11:00:00.123", "2017-01-18 11:00:00.882", "2017-01-18 11:00:02.432").toDF()
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [value: string]
scala> df = df.selectExpr
浏览 3提问于2017-02-15得票数 20
1回答
我正在使用，并尝试从文本文件中创建数据和数据集。
要从文本文件获取数据集，有两个选项，文本和textFile方法，如下所示：
scala> spark.read.
csv format jdbc json load option options orc parquet schema table text textFile
下面是如何从这两种方法获取数据集和数据：
scala> val df = spark.read.text("/Users/karanverma/Documents/logs1.txt")
df: or
浏览 0提问于2019-03-28得票数 1
回答已采纳
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