,可以通过以下步骤实现:
import org.apache.spark.sql.types.StructType
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}
val spark = SparkSession.builder()
.appName("XML Parsing")
.master("local")
.getOrCreate()
val xmlSchema = new StructType()
.add("root", new StructType()
.add("element1", StringType)
.add("element2", IntegerType)
.add("nested", new StructType()
.add("nestedElement1", StringType)
.add("nestedElement2", DoubleType)
)
)
val xmlData = spark.read
.format("xml")
.option("rowTag", "root")
.schema(xmlSchema)
.load("path/to/xml/file.xml")
val extractedData = xmlData.select(
col("root.element1").alias("Element1"),
col("root.element2").alias("Element2"),
col("root.nested.nestedElement1").alias("NestedElement1"),
col("root.nested.nestedElement2").alias("NestedElement2")
)
在上述代码中,我们使用了StructType来定义XML的结构,然后使用Spark SQL的XML解析函数将XML文件解析为DataFrame。接下来,我们使用Spark SQL的函数来提取行标记模式中的数据,并将其存储在一个新的DataFrame中。
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