在spark dataframe中生成hash key (dataframe中的唯一标识符列)
在Spark DataFrame中生成哈希键（唯一标识符列）可以通过使用Spark内置的函数或自定义函数来实现。下面是一种常见的方法：
- 使用内置函数：
- 首先，导入
pyspark.sql.functions模块：from pyspark.sql import functions as F - 使用
monotonically_increasing_id()函数生成一个递增的唯一标识符列： - 使用
monotonically_increasing_id()函数生成一个递增的唯一标识符列： - 这将在DataFrame中添加一个名为"hash_key"的新列，其中包含递增的唯一标识符。
- 首先，导入
- 使用自定义函数：
- 首先，定义一个自定义函数来生成哈希键，可以使用Python的
hashlib库来计算哈希值： - 首先，定义一个自定义函数来生成哈希键，可以使用Python的
hashlib库来计算哈希值： - 然后，使用
udf()函数将自定义函数转换为Spark函数： - 然后，使用
udf()函数将自定义函数转换为Spark函数： - 最后，将自定义函数应用于DataFrame的列来生成哈希键：
- 最后，将自定义函数应用于DataFrame的列来生成哈希键：
- 这将在DataFrame中添加一个名为"hash_key"的新列，其中包含基于"unique_identifier"列值计算的哈希键。
- 首先，定义一个自定义函数来生成哈希键，可以使用Python的
哈希键的生成可以用于数据分区、数据去重、数据关联等场景。在云计算领域，使用哈希键可以提高数据处理的效率和准确性。
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这可能是源于我无知的一个愚蠢的问题。我已经在PySpark上工作了几个星期了，一开始我没有多少编程经验。
我的理解是，在Spark中，RDDs、Dataframes和数据集都是不可变的--我同样理解，这意味着您不能更改数据。如果是这样，为什么我们能够使用withColumn()编辑Dataframe的现有列？
浏览 0提问于2018-11-19得票数 14
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我们有一些PySpark代码将表table_a连接起来，使用下面的代码两次连接到另一个表table_b。在两次加入表后，我们从output DataFrame中删除key_hash列。
此代码在火花版本3.0.1中运行良好。自从升级到3.2.2版本以来，行为已经改变，在第一次转换操作期间，key_hash字段被从输出DataFrame中删除，但是当执行第二次转换操作时，key_hash字段仍然停留在output_df中。有人能指点一下引起这个问题的火花行为发生了什么变化吗？
def tr_join_sac_user(self, df_a):
def inner(df_b):
retu
浏览 4提问于2022-09-16得票数 0
1回答
我使用Spark窗口函数row_number()为具有嵌套结构的复杂DataFrame生成ID。然后，我提取DataFrame的一部分以创建多个表作为输出，其中包括这个键。
但是，Spark只会在操作被触发时物化该表，所以当提取的表保存到HDFS中时，它最终会生成ID。另一方面，在处理大型DataFrames和转换时，Spark可能会打乱数据，从而更改row_number()可能生成的值。
因为我从单个DataFrame生成多个表，所以我需要ID列在所有表中保持一致，这意味着在提取表之前需要生成一次ID列，而不是为每个输出动态生成ID列。
这个问题的原始逻辑来自，它更详细地解释了根本问题。
但
浏览 1提问于2017-11-21得票数 1
我有一个dataframe，它有一个复杂的Arraytype>列数据类型。为了转换这个数据，我创建了udf，它可以使用Array case类作为参数来使用这个列。这里的主要瓶颈是当我根据stucttype创建case类时，structfield名称包含特殊字符，例如"##field“。因此，我为case类提供了相同的名称，比如case类(##field)，并将其附加到udf参数中。在spark定义中解释后，将case类字段的名称更改为"$hash$hashfield“。当使用此数据match执行转换时，由于未匹配而失败。请帮帮我..。
浏览 2提问于2017-04-04得票数 1
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1回答
下面的散列函数是从大量借用的，但是在我的应用程序中它有太多的冲突。
public static class Hashing
{
private const int FNV1a_offsetBias = unchecked( ( int )0x81_1c_9d_c5 );
private const int FNV1a_prime = 16_777_619;
public static int FNV1a(params dynamic[] values) {
var hash = FNV1a_offsetBias;
foreach ( var value in
浏览 3提问于2019-11-14得票数 0
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理想情况下，以下代码片段可以正常工作：
import kudu
from kudu.client import Partitioning
df = … #some spark dataframe
# Connect to Kudu master server
client = kudu.connect(host=‘…‘, port=7051)
# infer schema from spark dataframe
schema = df.schema
# Define partitioning schema
partitioning = Partitioning().add_
浏览 5提问于2018-10-31得票数 0
3回答
我正在尝试使用SparkSQL对数据帧执行广播散列联接，如下所示：
在该示例中，(小) DataFrame通过saveAsTable持久化，然后通过spark SQL (即通过sqlContext.sql("...")) )进行连接
我遇到的问题是，我需要使用SQL来构造我的sparkSQL (我需要用一个ID列表连接大约50个表，并且不想手动编写这个SQL语句)。
How do I tell spark to use the broadcast hash join via the API? The issue is that if I load the ID list (f
浏览 7提问于2016-05-27得票数 16
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1回答
我正在dataframe1中读取CSV文件，然后在dataframe2中筛选一些列，在从dataframe1中选择dataframe2列时，我想将我的函数应用到列值上。喜欢
import utilities._
val Logs = sqlContext.read
.format("csv")
.option("header", "true")
.load("dbfs:/mnt/records/Logs/2016.07.17/2016.07.17.{*}.csv")
val Log = Logs.select(
&
浏览 0提问于2018-11-04得票数 0
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我有两个火花数据：
Dataframe A：
|col_1 | col_2 | ... | col_n |
|val_1 | val_2 | ... | val_n |
和数据交换B：
|col_1 | col_2 | ... | col_m |
|val_1 | val_2 | ... | val_m |
Dataframe可以包含来自dataframe A的重复行、更新行和新行。我想在spark中编写一个操作，其中我可以创建一个新的dataframe，其中包含来自dataframe A的行以及来自dataframe B的更新行和新行。
首先，我创建了一个哈希列，其中只包含不可更新的列。这是
浏览 3提问于2018-05-11得票数 4
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我必须使用List[String]过滤Spark DataFrame中的非空列值 val keyList = List("columnA", "columnB", "columnC", "columnD", ...) 对于名为key的单个列，语法应为： val nonNullDf = df.filter(col("key").isNotNull) 我的问题是如何在前面的过滤器中使用keyList？
浏览 16提问于2021-04-19得票数 1
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我在运行一个由卡夫卡，斯派克和卡桑德拉组成的单节点集群。都在同一台机器上。
从一个简单的Python脚本中，我每5秒将一些虚拟数据流到Kafka主题中。然后，使用Spark结构化流，我将这个数据流(每次一行)读入PySpark DataFrame中，其中包含startingOffset = latest。最后，我试图将这一行附加到已经存在的Cassandra表中。
我一直在跟踪()和()。
有一行数据正在成功地写入Cassandra表中，但我的问题是，每次覆盖时，都会被覆盖，而不是将追加到表的末尾。我可能做错什么了？
这是我的密码：
用于创建kafkaspark密钥空间的CQL，后面是卡桑德拉
浏览 1提问于2020-10-21得票数 0
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我有一个Int, Array[Int]的DataFrame，其值为 +---+------+
| _1| _2|
+---+------+
| 1| [1]|
| 1| [2]|
| 2|[3, 4]|
+---+------+ 我想返回DataFrame of +---+------+------------------+
| _1| _2| _3|
+---+------+------------------+
| 1| [1]| [hash(1)]|
| 1| [2]| [hash(2)
浏览 5提问于2019-01-24得票数 0
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我使用泛型实现哈希表，比如在c#中实现的字典，但是我被哈希函数部分卡住了。我成功地用泛型重写了哈希表的非泛型实现，但你会注意到，在代码中，我不知道如何散列Tkey。
class Node<T, U>
{
public T key;
public U value;
public Node<T, U> next;
public Node(T key, U value, Node<T, U> next)
{
this.key = key;
this.value = value;
浏览 0提问于2012-02-20得票数 1
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我正在尝试创建一个包含两个列的表，其中一个是唯一的散列，另一个是该行创建时的时间戳。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS keyspace.table (
account varchar,
hash varchar,
lt bigint,
created timestamp,
PRIMARY KEY (hash, created)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (created DESC);
我希望表按created字段排序，但仅在hash字段中是唯一的。我相信唯一性目前被检查为这两个字段的一个联合；而一个新行
浏览 5提问于2022-08-03得票数 0
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我有一个场景，通过where条件从同一个DataFrame中使用另一个列从DataFrame读取一列，这个值作为IN条件通过，从另一个DataFrame中选择相同的值，我如何在spark DataFrame中实现。
在SQL中，它将类似于：
select distinct(A.date) from table A where A.key in (select B.key from table B where cond='D');
我尝试了如下所示：
val Bkey: DataFrame = b_df.filter(col("cond")==="D
浏览 19提问于2021-05-28得票数 0
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1回答
我正在尝试访问一个hive表，并从表/ dataframe中提取和转换某些列，然后将这些新列放到一个新的dataframe中。我正试着这样做-
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
val hiveDF = sqlContext.sql("select * from table_x")
val system_generated_id = hiveDF("unique_key")
val application_assigned_event_id = hiveDF("
浏览 1提问于2016-07-03得票数 1
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假设为我提供了parquets数据的以下分区：
.
└── data/
├── product=soda/
│ ├── <hash>_toto.parquet
│ ├── ...
│ └── <hash>.parquet
└── product=cake/
├── <hash>.parquet
└── ...
我想使用PySpark读取数据，但不包括包含<hash>_toto.parquet的给定parquets列表。
我可以读取整个分区数据，但我不知道如何排除其
浏览 8提问于2022-01-20得票数 1
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关于Spark中的Scala中的DataFrames，我有一个简单而快速的问题。
我有一个现有的Spark DataFrame (在Scala2.10.5和Spark 1.6.3上运行)，我想用ArrayType或MapType添加一个新列，但不知道如何实现。但不知道该怎么处理。我不想用“单一”值创建多个列，而是将它们存储在一个列中。这将缩短我的代码，并使其更容易更改。
import org.apache.spark.sql.types.MapType
...
// DataFrame initial creation
val df = ...
// adding new columns
浏览 9提问于2019-11-20得票数 0
2回答
火花中的散列函数
、、、
我正在尝试将一个列添加到一个dataframe中，它将包含另一个列的散列。
我找到了这段文档：
并尝试了这个：
import org.apache.spark.sql.functions._
val df = spark.read.parquet(...)
val withHashedColumn = df.withColumn("hashed", hash($"my_column"))
但是，该hash()使用的哈希函数是什么？那是murmur，sha，md5，还有别的什么吗？
我在本专栏中得到的值是整数，因此这里的值范围可能是[-2^(31) ... +2^
浏览 0提问于2018-12-05得票数 20
我正在使用Simba技术公司的JDBC驱动程序来连接Google云扳手。它正在按预期的方式在Java.sql中运行。当我试图将simba驱动程序与Spark的JDBC读取器一起使用时，为了将查询输出读取为DataFrame，但是它提供了错误的输出。
这是我的扳手表
UserID UserName
1 Vaijnath
2 Ganesh
3 Rahul
MetaData: UserID(字符串)
UserName(字符串)
我正在执行查询，如:从用户中选择*
当我在Java中使用Simba驱动程序时，这个查询会获取正确的数据，但是当我将它与Spark的JDBC读取器一起使用时，它将
浏览 0提问于2017-06-29得票数 3
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我有两个Spark DataFrame，如下所示： DF1 join_key d1 d2 d3
a 1 1 1
b 0 1 0 DF2 join_key d1 d2 d3
a 1 0 0
b 0 1 0 d1、d2、d3中的所有值都是1或0，并且这两个DataFrames具有相同的列和join_key值。我想在除join_key之外的每个单元格中生成类似"AND“的结果，如下所示： Result = DF1 & DF2 (对d1、d2、d3中的每个单元格执行AND操作) join_ke
浏览 19提问于2019-12-11得票数 0
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我有一个Spark流媒体处理器。数据帧dfNewExceptions有重复项(由“ExceptionId”复制)。由于这是一个流数据集，因此以下查询失败：
val dfNewUniqueExceptions = dfNewExceptions.sort(desc("LastUpdateTime"))
.coalesce(1)
.dropDuplicates("ExceptionId")
浏览 7提问于2021-09-30得票数 1
我有下面的pyspark代码来计算文件夹中每个文件的SHA1哈希。我使用spark.sparkContext.binaryFiles来获取成对的RDD，其中键是文件名，值是一个类似文件的对象，在该对象上，我正在计算映射函数rdd.mapValues(map_hash_file)中的散列。然而，我得到了下面的错误在第二-最后一行，但我不明白-这是如何修复请？谢谢
错误：org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 66.0 failed 4 times, most recent
浏览 1提问于2022-01-21得票数 0
1回答
我想使用来散列密码。但是我发现它的演示并没有使用salt来散列密码。但是它使用一个虚拟的盐来检查密码，我觉得这很奇怪，我完全不理解这个想法，
$dummy_salt = '$2a$08$1234567890123456789012';
if (isset($dummy_salt) && strlen($hash) < 20)
$hash = $dummy_salt;
我想知道，如果我想使用约定方法，我可以生成唯一的盐，并将其存储在我的数据库中的每个用户，我如何使用便携式PHP密码哈希框架来生成盐？
这是我用来散列密码的函数，但我被告知sh
浏览 8提问于2011-01-26得票数 1
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1回答
我已经使用S3数据格式在pyspark.pandas中读取和存储了拼花文件。现在，在第二阶段，我试图在databricks中读取pyspark dataframe中的parquet文件，并面临将嵌套的json列转换为适当列的问题。首先，我使用以下命令从S3读取拼图数据：
adf = spark.read.parquet('s3://path')
我的pyspark dataframe中的一个嵌套列如下所示：
event_params:array
element:struct
key:string
value:struct
dou
浏览 8提问于2022-06-07得票数 0
1回答
我正在尝试实现从某种类型的输入消息生成FHIR消息的代码。当我创建每个FHIR资源时，我需要创建唯一并反复生成的资源逻辑id。
在微软的FHIR-转换器github存储库中，我发现他们使用SHA256散列输入字符串值以生成某种类型的64个字符id。我使用同样的方法在java中生成UUID。下面是来自.NET中的Microsoft转换器的代码：
public static string GenerateUUID(string input)
{
if (string.IsNullOrWhiteSpace(input))
浏览 8提问于2022-08-23得票数 -1
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0回答
我是根据 one提出这个问题的。操作员说“ML中不存在这个问题，因为它使用了DataFrame，我可以简单地在我的原始数据帧中添加另一列得分。”有人能告诉我怎么做吗？我试过了：
val labeledData = data1.select("labels","hash-tfidf").rdd.map { row =>
LabeledPoint(row.getAs[Double]("labels"), row.getAs[org.apache.spark.ml.linalg.SparseVector]("hash-tfidf
浏览 0提问于2017-12-05得票数 0
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我正在使用Pyspark，并希望生成随机加密盐作为我的数据帧中的一个附加列。我想用它来为我的数据生成Hash或一种保留加密密码值的格式。Spark dataframe API中是否有生成加密盐的最佳实践？
浏览 2提问于2018-05-30得票数 0
我有一个MongoDB集合，如下所示：
{
"_id" : { "customerName" : "Bob", "customerPhone" : "123-456-7890"},
"purchases": ["A", "B", "C", "D"]
}
基本上，_id是关于客户的一对独特的密钥，而购买则是客户购买的商品的数组。
我还有一个PySpark DataFrame，我想把它推到这个集合中，其中包含我想要更新这个
浏览 2提问于2017-11-15得票数 3
1回答
可再现唯一性
、、
所以，我有很多调用都是用UUID1生成的。在调用结束时，调用将被处理，围绕该调用的一些度量将生成并存储在Rethinkdb/Cassandra中。
每个调用都会生成如下所示的内容
[{
"company": "foo company",
"campaign": "bar campaign",
"hash": "",
"stat": "talk-time",
"date": 1467356399,
"value
浏览 0提问于2016-07-05得票数 3
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Dataframe A和B有不同的模式，我想在A到B中插入行。
环境是Spark1.6，所以当两个dataframe以相同的顺序拥有相同的列时，可以使用unionAll函数。
A的模式：
root
|--a
|--b
B的模式：
root
|--a
|--b
|--c
|--d
| |--d_1
| |--d_2
| |--d_3
我需要将列"a“和"b”插入到dataframe B，并保留其他列为空。
浏览 0提问于2017-03-14得票数 0
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问:如何高效地将Spark DataFrame中包含值的列写入Cassanrda？(在最小的Scala代码行中高效，而不是在Cassandra中创建一堆tombstones，让它快速运行，等等)
我有一个包含两个键列和300个潜在描述符值的Cassandra表。
create table sample {
key1 text,
key2 text,
0 text,
............
299 text,
PRIMARY KEY (key1, key2)
}
我有一个与底层表匹配的Spark数据帧，但数据帧中的每一行都
浏览 0提问于2018-11-06得票数 2
我正在学习这个示例教程
项目代码：
教程：
项目代码将按预期运行，直到我向窗体添加散列元素为止。我所做的就是在application/forms/Signup.php下面的表单中添加此代码。
$hash = new Zend_Form_Element_Hash('hash');
$hash->setSalt('mysalt');
$this->addElement($hash);
这段额外的代码会抛出所有的东西。当我现在提交表单时，它会给出两个令牌不匹配的错误。
一些疑难解答：
问题不在于散列本身，因为它在我的其他示例中运行得很好。
在本例中
浏览 1提问于2011-01-13得票数 5
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1回答
我有一个Scala函数，它接受一个数据框架，并向它添加了一个额外的"id“列。生成的id是从数据帧中其他列的值派生的GUID。
def addDeterministicID(colName: String, colNames: String*)(df: DataFrame): DataFrame = {
val allColNames = colNames :+ colName
// get columns with the given names from the data frame
val cols: Seq[Column] = allColNames
浏览 1提问于2020-12-10得票数 0
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我已经使用scala将csv文件导入到Azure Databricks的dataframe中。
--------------
A B C D E
--------------
a1 b1 c1 d1 e1
a2 b2 c2 d2 e2
--------------
现在，我想对一些选择性列执行散列，并将结果作为新列添加到该dataframe。
--------------------------------
A B B2 C D D2 E
--------------------------------
a1 b1 hash(b1) c1 d1 hash
浏览 10提问于2019-08-02得票数 0
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我有一个问题，我需要为在spark中运行的应用程序生成数百万个唯一的随机数。由于dataframe是不可变的，所以每次我添加一个生成的数字时，我都会对现有的dataframe进行联合，这反过来又会创建一个新的dataframe。由于需要数百万个数字，这可能会导致性能问题。是否有可用于此需求的可变数据结构 我尝试过使用dataframe与现有的dataframe进行联合。
浏览 17提问于2019-09-13得票数 0
在尝试将DataFrame写入HDFS时，我面临以下问题：
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Attribute name " "someName1"" contains invalid character(s) among " ,;{}()\n\t=". Please use alias to rename it.;
DataFrame的源是csv-文件：
"value_hash", "someName1"
79000000000, n
浏览 4提问于2022-03-16得票数 0
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2回答
我有一个火花结构的流媒体工作，从卡夫卡(10,000作为maxOffsetsPerTrigger)的记录。我通过spark的readStream方法获得所有这些记录。这个dataframe有一个名为"key“的列。
我需要字符串(set(该列‘ElasticSearch’中的所有值))才能在查询中使用这个字符串。
我已经尝试过df.select("key").collect().distinct()，但是它抛出了异常：
collect() is not supported with structured streaming.
谢谢。
编辑:数据名：
+-------+
浏览 0提问于2019-08-30得票数 4
1回答
我有12个csv文件，我想要导入到一个数据框架中的列wise。
例如，每个12个csv文件的命名方式不同，如下所示：
filenames = ['experiment_timesteps_1.csv',
'experiment_timesteps_2.csv',
'experiment_timesteps_3.csv',
'experiment_timesteps_4.csv',
'experiment_timestep
浏览 0提问于2020-10-07得票数 0
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如下面的代码所示，我正在将一个JSON文件读取到一个dataframe中，然后从这个dataframe中选择一些字段到另一个字段中。
df_record = spark.read.json("path/to/file.JSON",multiLine=True)
df_basicInfo = df_record.select(col("key1").alias("ID"), \
col("key2").alias("Status"), \
浏览 3提问于2018-10-04得票数 11
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我运行一个小型到中型汽车网站，我们正在尝试记录多少次访问车辆详细页面。我们通过散列、md5、当前车辆的制造、型号和拉链来实现这一点。然后，我们保留一个vehicle_count总数，并在哈希匹配的情况下增加这个值。
在运行这个数字之后，似乎有大约50种型号，每种型号大约有50种，我们的位置db有大约44,000个独特的邮政编码。大约100 million+潜力的唯一散列
这是create表：
CREATE TABLE `vehicle_detail_page` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`vehicle_hash` char(32)
浏览 1提问于2014-04-25得票数 3
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2回答
我正试图通过在google.com和SHA256上执行web请求并从请求中散列请求头部来生成全球唯一的散列(或者产生冲突的可能性极小)。
其目的是在不使用系统的加密随机数生成器的情况下生成这些唯一的散列。这样做的原因是这些散列不用于安全性。
产生的哈希在全球范围内是唯一的可能性有多大？
工作示例代码：
using System;
using System.Net;
using System.Security.Cryptography;
using System.Text;
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
浏览 17提问于2019-07-12得票数 0
1回答
我正在为一个编译器构建一个词法分析器，并且我正在使用散列来快速识别关键字。
我的散列函数是：
int Eval_Hash(char *str)
{
int prime = 5381;
int i;
for(i = 0; i < strlen(str); i++)
prime = (prime*33) + str[i];
return (abs(prime%(KeyWordCount*KeyWordCount)));
}
我使用下面的代码片段对关键字进行散列。
i = 0;
while(i < KeyW
浏览 3提问于2013-03-08得票数 0
我需要从我的dataframe的hash_id列创建一个名为uid的新列，下面是我的代码：
//1.Define a hashing function
def calculate_hashid (uid: String) : BigInteger ={
val md = java.security.MessageDigest.getInstance("SHA-1")
val ha = new BigInteger( DatatypeConverter.printHexBinary(md.digest(uid.getBytes)), 16).mod(Bi
浏览 2提问于2019-08-05得票数 1
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2回答
在新的ruby语法下，我如何创建一个以数字为键的散列？例如，{abc: 123}创建了一个以符号abc作为关键字的散列，但是{123: 'abc' }抛出了一个异常( {123.to_sym: 'abc'}也是如此。我看到的例外是syntax error, unexpected '}', expecting $end。我可以做hash[123] = 'abc'或Hash[123, 200]，也可以在旧语法下做{123 => 'abc'}，但不知道如何在新的JSON风格语法下创建{123: 'abc&#
浏览 2提问于2013-01-11得票数 0
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1回答
我有一台pyspark DataFrame
a = [
('Bob', 562),
('Bob',880),
('Bob',380),
('Sue',85),
('Sue',963)
]
df = spark.createDataFrame(a, ["Person", "Amount"])
我需要创建一个列来散列Amount并返回金额。问题是我不能使用UDF，所以我使用了一个映射函数。
df.rdd.map(lambda x: hash(x[
浏览 1提问于2018-04-17得票数 11
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1回答
我希望使用Spark对数据帧的每一列执行Group。Dataframe将有大约。1000列。
我已经尝试对数据帧中的所有列进行迭代，并对每一列执行groupBy。但是程序执行时间超过1.5小时
val df = sqlContext
.read
.format("org.apache.spark.sql.cassandra")
.options(Map( "table" -> "exp", "keyspace" -> "testdata"))
.load(
浏览 0提问于2019-08-12得票数 1
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1回答
怪异C函数声明
、、
当我在其中一个中遇到这种情况时，我正在读一些代码。
int st_insert(table, key, value)
register st_table *table;
register st_data_t key;
st_data_t value;
{
unsigned int hash_val, bin_pos;
register st_table_entry *ptr;
hash_val = do_hash(key, table);
FIND_ENTRY(table, ptr, hash_val, bin_pos);
if (ptr == 0)
浏览 2提问于2015-11-19得票数 5
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1回答
我想将dataframe的架构拆分为一个集合。我正在尝试这个方法，但是模式被打印成一个字符串。我是否可以将其拆分为每个StructType的集合，以便对其进行操作(比如只从输出中提取数组列)？我试图平平一个复杂的多层次的结构+数组数据。
import org.apache.spark.sql.functions.explode
import org.apache.spark.sql._
val test = sqlContext.read.json(sc.parallelize(Seq("""{"a":1,"b":[2,3],"
浏览 0提问于2018-03-09得票数 0
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