在spark scala中编写withcolumn的泛型函数
在spark scala中编写withColumn的泛型函数，首先需要了解withColumn的作用和用法。
withColumn是DataFrame中的一个方法，用于添加或替换DataFrame中的某一列。它接受两个参数：列名和一个表达式，用于计算新列的值。在编写泛型函数时，我们需要考虑传入的表达式的类型。
以下是编写withColumn泛型函数的示例代码：
import org.apache.spark.sql.functions._
// 定义泛型函数
def withGenericColumn[T](df: DataFrame, colName: String, expr: Column): DataFrame = {
df.withColumn(colName, expr.cast(T))
}
// 示例用法
val inputDF: DataFrame = ???
val outputDF = withGenericColumn[Int](inputDF, "newCol", col("oldCol"))在这个示例中，我们定义了一个名为withGenericColumn的泛型函数。它接受一个DataFrame、一个列名和一个表达式作为参数，并返回一个新的DataFrame。函数中的泛型类型T用于指定新列的类型。
通过使用withColumn和cast函数，我们可以将表达式的类型转换为指定的泛型类型T，并将其作为新列添加到DataFrame中。
注意：在实际使用中，需要根据具体情况选择合适的类型T，并确保表达式的类型可以正确转换为T。
以上是对于在spark scala中编写withColumn的泛型函数的回答，如果想了解更多关于Spark和Scala的信息，可以访问腾讯云的文档和产品页面：
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在这里，我试图将时间戳动态地添加到数据帧中，
{“行动”：“事件”、"id":1173、"lat":0.0、"lon":0.0、"rollid":55、"event":"type“、"ccd":0、"fone":"ione”、"version":"10.1“、"item":"shack"}
在上面输入的数据中，im试图用下面的代码追加时间戳
foreachRDD(rdd=>
74
浏览 1提问于2017-01-17得票数 0
我想知道在数组中.toList和.toList有什么不同。我在spark-shell中做了这个测试，结果没有区别，但我不知道使用哪个更好。有什么意见吗？
scala> val l = Array(1, 2, 3).toList
l: List[Int] = List(1, 2, 3)
scala> val l = Array(1, 2, 3).to[List]
l: List[Int] = List(1, 2, 3)
浏览 14提问于2019-08-15得票数 3
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1回答
我有一个名为“description”值的dataframe列，格式如下
ABC XXXXXXXXXXXX STORE NAME ABC TYPE1
我想把它解析成3列，如下所示
| mode | type | store | description |
|------------------------------------------------------------------------|
| ABC | TYPE1 | STORE NAME | ABC XXXXXXXXXXXX STORE NAM
浏览 1提问于2018-10-06得票数 3
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我有一个pyspark dataframe，其中重要信息作为json字符串存储在列中，这些字符串具有类似但不一致的模式。我的问题提出了三个问题，如下所述：
如果要用json字符串列平平数据格式，应该创建一个新的结构列并使用explodeDo 将单个单元格值传递给它们包装的函数？如何将每个条目的不同长度和字段的json数组加载到单个列中？
这种情况既发生在databricks中，也发生在火花放电的本地安装中。
此代码可以生成此表的MWA：
from pyspark.sql.functions import from_json
from pyspark.sql.types import *
j
浏览 6提问于2022-02-03得票数 0
总之，我有100 k行数据作为csv文件。这是它的样本：
ID，姓名，姓氏，生日，详细信息
0，Agjqyru，Qtltzu，1923-02-23，{City=Neftchala，Gender=male，Education=collage}
1，Zkaczi，Gvuvwwle，2002-02-28，{City=Mingachevir，Gender=female，Education=doctor}
2，Hkbfros，Llmufk，1948-02-29，{City=Ujar，Gender=male，Education=collage}
3，Dddtulkeo，Fdnccbp，1903-07-0
浏览 4提问于2021-11-26得票数 1
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我希望使用选定的列对数据进行排序，方法是将它们从giving类型转换为prederred类型和prederred order。，但是即使是简单的列转换也不起作用，从而导致了这种异常。我在这里提供了示例代码。
val conf = new SparkConf().setAppName("Sparkify").setMaster("local[*]")
val sparkContext =new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sparkContext)
var d
浏览 1提问于2016-04-14得票数 1
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我一直在尝试将1个DataFrame附加到Scala中的另一个DF上。本例中的追加操作只是将一个相同大小的新列添加到现有列中-不涉及键匹配。两个DataFrames的形状相同(仅5行1列)。
scala> val coefficients = lrModel.coefficients.toArray.toSeq.toDF("coefficients")
coefficients: org.apache.spark.sql.DataFrame = [coefficients: double]
scala> coefficients.show()
+---------
浏览 8提问于2017-08-05得票数 0
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当我想在Spark2.2中重命名我的DataFrame列并使用show()打印它的内容时，我会得到以下错误：
18/01/04 12:05:37 WARN ScalaRowValueReader: Field 'cluster' is backed by an array but the associated Spark Schema does not reflect this;
(use es.read.field.as.array.include/exclude)
18/01/04 12:05:37 WARN ScalaRowValueRead
浏览 3提问于2018-01-04得票数 0
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我已经在spark中使用sqlcontext进行了一次转换，但我只想使用Spark Data frame来编写相同的查询。此查询包含join操作和SQL的case语句。sql查询编写如下：
refereshLandingData=spark.sql( "select a.Sale_ID, a.Product_ID,"
"CASE "
"WHEN (a.Quantity_Sold IS NULL) THEN b.Quantity_Sold "
浏览 0提问于2020-10-18得票数 0
1回答
我有一个包含以下模式和示例记录的数据帧
root
|-- name: string (nullable = true)
|-- matches: map (nullable = true)
| |-- key: string
| |-- value: integer (valueContainsNull = false)
+---------------+------------------------------------------------------------------------------------------+
|name |m
浏览 2提问于2018-04-12得票数 1
2回答
我有一个包含以下模式和数据示例的CSV文件：
userId,movieId,tag,timestamp
28,63062,angelina jolie,1263047558
我有下面的代码来读取这个文件。
import org.apache.spark.sql.types._
val inputPath = "FileStore/tables/o8pa07nd1495067426592/tags.csv"
val customSchema = StructType(Array(
StructField("userId", StringType, tr
浏览 21提问于2017-06-24得票数 0
我关注了官方文档(pyspark version=2.4.4)：
df = spark.createDataFrame([(1, "John Doe", 21)], ("id", "name", "age"))
slen = pandas_udf(lambda s: s.str.len(), IntegerType())
df.select(slen("name")).show()
@pandas_udf(StringType())
def to_upper(s):
return s.str.upper(
浏览 0提问于2019-10-19得票数 0
我试图使用火花数据作为输入我的k-均值模型。不管怎么说，我总是犯错误。(检查代码后的部分)
我的看起来像这样(大约有100万行)：
ID col1 col2 Latitude Longitude
13 ... ... 22.2 13.5
62 ... ... 21.4 13.8
24 ... ...
浏览 2提问于2017-07-06得票数 2
我找了又找，但我找不到答案。
我有一个函数，它本质上将列(根据它们的名称和数据类型)排序为我的公司在将DataFrames保存到SQL之前所需的特定顺序。我知道这个功能起作用。它所做的就是输出一个列列表(在源DataFrame中找到)。我调用这个排序列名列表col_list，并使用它作为df.select()的参数。
这种方法几个月来一直行之有效。但是，在一个特定的项目中，当我试图通过以下方法将排序应用于数据访问时：
df = df.select(*col_list)
...I得到了以下错误：
org.apache.spark.SparkException: Job aborted due t
浏览 11提问于2022-04-13得票数 0
我正在使用spark完成一些小步骤，我的练习是将一个JSON文件加载到RDD中，选择一个列，然后使用distinct来获得惟一的值。我过滤的列包含多个值(CSV行)，必须拆分。
val sqlContext = spark.sqlContext
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
val hiveCtx = new HiveContext(sc)
import hiveCtx.implicits._
val bizDF = hiveCtx.jsonFile("/home/xpto/Documents/PersonalProjects
浏览 5提问于2020-12-02得票数 0
根据这个，我正在应用udf来过滤CountVectorizer之后的空向量。
val tokenizer = new RegexTokenizer().setPattern("\\|").setInputCol("dataString").setOutputCol("dataStringWords")
val vectorizer = new CountVectorizer().setInputCol("dataStringWords").setOutputCol("features")
val pipeline
浏览 3提问于2018-02-12得票数 1
我对编码很陌生，对、pyspark、和python也很陌生(新的意思是我是个学生，正在学习它)。
我的代码不断出错，我不知道为什么。我要做的是让我的代码给我一个2小数点的输出，如下所示。下面是我希望输出的示例输出：
+------+--------+------+------+
|col_ID| f.name |bal | avg. |
+------+--------+------+------+
|1234 | Henry |350.45|400.32|
|3456 | Sam |75.12 | 50.60|
+------+--------+------+------+
浏览 2提问于2021-04-17得票数 0
我在Spark DataFrame中有两列，每一列中的每个条目都是字符串数组。
val ngramDataFrame = Seq(
(Seq("curious", "bought", "20"), Seq("iwa", "was", "asj"))
).toDF("filtered_words", "ngrams_array")
我希望合并每一行中的数组，以便在新列中生成单个数组。我的代码如下：
def concat_array(firstarray: Arra
浏览 1提问于2018-03-07得票数 9
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我有一个数据帧df，如下所示 +--------+--------------------+--------+------+
| id| path|somestff| hash1|
+--------+--------------------+--------+------+
| 1|/file/dirA/fileA.txt| 58| 65161|
| 2|/file/dirB/fileB.txt| 52| 65913|
| 3|/file/dirC/fileC.txt| 99|1310
浏览 30提问于2019-04-01得票数 2
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我有两个Scala代码-- MyMain.scala和MyFunction.scala，分别构建和构建的MyFunction jar将在MyMain中充当UDF。
MyFunction.scala基本上包含一个带有公共方法public String myFunc(String val0, String val1)的Java类。该项目是在SBT中构建的，build_jar编译输出作为工件存储(只存储所需的类，即MyFunction.class，而不是依赖项)。
MyMain.scala将上述工件jar导入lib文件夹下，并使用unmanagedBase := baseDirectory.valu
浏览 1提问于2019-10-27得票数 2
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我正在尝试从PySpark数据文件中的一列菜单名称中提取关键字。
下面是如何生成关键字处理器。keywords是一个关键字列表，如['sandwiches', 'burgers', ...]。
from flashtext import KeywordProcessor
kp = KeywordProcessor()
for keyword in keywords:
kp.add_keyword(keyword)
我定义了一个从菜单名称中提取关键字的函数。
def extractKeywords(menu_name, kp=kp):
keywo
浏览 3提问于2019-11-11得票数 1
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我有地理区域表和地点表，在位置表中我只有geoarea_id，而在地理区域表中我有id和名称 我的目标是创建一个接受geoarea_id数组并在names数组中进行转换的函数 声明这些表： val geoareas =
(
spark.table("location.geoareas")
)
val places =
(
spark.table("location.places")
.select('id, 'name, 'geoareas, 'lat, 'lng)
) 功能： import
浏览 55提问于2019-10-07得票数 0
我正在读取spark dataframe中的文件。在第一列中，我将获得两个用"_“连接的值。我需要将第一列拆分为两列，并保持其余列不变。我正在使用Scala和Spark 例如： col1 col2 col3
a_1 xyz abc
b_1 lmn opq 我需要有新的DF作为： col1_1 col1_2 col2 col3
a 1 xyz abc
b 1 lmn opq 只需将一列拆分为两列。 我尝试使用df.select的拆分函数，但我需要为剩余的列编写select，并考虑具有100列
浏览 32提问于2019-05-01得票数 0
我有两个具有map数据类型列的dataframe。我尝试使用传统的except方法来获取两个数据帧之间的差异，但是我得到了下面的错误。
scala> val outputDF = Seq(
| (1, "Visa", 0, Map("Visa" -> 1)),
| (2, "MC", 2, Map("Visa" -> 1, "MC" -> 1)),
| (3, "Amex", 0, Map("Amex" -> 1)),
浏览 1提问于2020-10-28得票数 0
2回答
将稀疏特征向量分解为单独的列
、、、、
在我的spark DataFrame中，有一列包含了CountVectoriser转换的输出-它是稀疏向量格式的。我想要做的是将这列再次“分解”成一个密集的向量，然后是它的组成部分行(这样它就可以用于外部模型的评分)。
我知道本专栏中有40个特性，因此在下面的示例中，我尝试了：
import org.apache.spark.sql.functions.udf
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector
// convert sparse vector to a dense vector, and then to array<double&g
浏览 12提问于2018-01-30得票数 2
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1回答
我正在尝试对一个列执行一些正则表达式操作。为了做到这一点，我用如下的基本小写操作进行了说明：
df.select('name').map(lambda x: x.lower())
这里的df是一个DataFrame，当我调用collect()操作时，该操作抛出了一个异常。
Ques 1: After map(or reduce) operation, every DataFrame converts to a Pipelined RDD. Am I right?
如果是这样，为什么这个命令在收集流水线RDD时抛出异常。
我错过了什么吗？
异常太大，无法读取：
17/07
浏览 11提问于2017-07-07得票数 0
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2回答
我正在学习火花放电，但遇到了这个错误。我已经坚持了几个小时了。我在StackOverflow上看到了许多问题，但大多数问题要么增加了驱动程序内存，要么增加了执行器内存。我也尝试过，但似乎没有发挥作用。如果这里的任何人都经历过这样的错误，我们将非常感谢您的帮助。
如果我有一个较小的数据集，同样的代码也能工作，但是当我使用一个大数据集时，这个错误再次出现。
我的笔记本电脑配置：
Windows 10 home
Pyspark 2.4+
Java 8
python 3.5 and pypy
RAM: 16GB
spark-defaults.conf
spark.master
浏览 1提问于2020-10-13得票数 0
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我正在尝试从多个路径读取一些avro文件到DataFrame。假设我的路径是这个路径下的"s3a://bucket_name/path/to/file/year=18/month=11/day=01"，我还有两个分区，假设是country=XX/region=XX
我想一次读取多个日期，而不需要明确命名国家和地区分区。此外，我希望国家和地区是这个DataFrame中的列。
sqlContext.read.format("com.databricks.spark.avro").load("s3a://bucket_name/path/to/file/yea
浏览 2提问于2018-12-03得票数 2
在scala中，我已经与此进行了一段时间的斗争，我似乎无法找到一个明确的解决方案。
我有两个数据：
val Companies = Seq(
(8, "Yahoo"),
(-5, "Google"),
(12, "Microsoft"),
(-10, "Uber")
).toDF("movement", "Company")
val LookUpTable = Seq(
("B", "Buy"),
("S", "Sell
浏览 1提问于2019-11-11得票数 0
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我正在尝试处理我的dataframe中的一个列，并从每个条目对应的avro文件中检索一个度量。
基本上，我想做以下几点：
读取路径列的每一行，这是作为数据读取到avro文件中的avro文件的路径&获取精度度量，它以Struct的形式创建一个名为的新列，该列具有精度度量。
这也可以看作是应用spark.read.format("com.databricks.spark.avro").load(avro_path)，但适用于Path列中的每一行。这是我的输入数据：
+----------+-----+--------------------------+
|timestam
浏览 4提问于2022-07-01得票数 0
我已经编写了Scala代码与spark dataframe相结合。起初，它是有效的(只有当我不使用if else语句时)。虽然它不是一个干净的代码，但我想知道如何转换它？
其次，if/ else语句不起作用，我如何像python中那样将值附加到上面的变量中，并在以后将其用作dataframe？
对不起，我是Scala的新手。
%scala
for(n <- Scalaconfigs){
var bulkCopyMetadata = new BulkCopyMetadata
val sourceTable = n(0)
val tar
浏览 3提问于2018-08-24得票数 0
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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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我想要从hdfs中的json文件中创建一个。
json文件有以下内容：
{“产品”：{ "0"：“桌面计算机”、"1"：“平板电脑”、"2"："iPhone“、"3"：”膝上型计算机“}、”价格“：{ "0"：700、"1"：250、"2"：800、"3"：1200 }
然后，我使用pyspark 2.4.4 df = spark.read.json("/path/file.json")读取了这个文件
所以，我得到了这样的结果：
df.
浏览 1提问于2019-09-05得票数 8
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我正在尝试为Spark创建一个Scala，它可以在Spark中使用。该函数的目标是接受任何列类型作为输入，并将其放入ArrayType中，除非输入已经是ArrayType。
下面是我到目前为止掌握的代码：
package com.latitudefinancial.spark.udf
import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.SparkSession
class GetDatatype extends UDF1[Obj
浏览 8提问于2022-05-06得票数 0
我正在做一个结构化的流媒体工作。 我从文件中读取的数据包含时间戳(以毫秒为单位)、deviceId和该设备报告的值。多个设备报告数据。 我正在尝试编写一个作业，将所有设备发送的值聚合(和)到1分钟的滚动窗口中。 我遇到的问题是时间戳。 当我试图将"timestamp“解析为Long时，窗口函数抱怨它需要"timestamp type”。当我试图像下面的代码片段那样解析成TimestampType时，我得到了.MatchError异常(完整的异常可以在下面看到)，我正在努力找出原因以及正确的处理方法 // Create schema
StructType readSchema
浏览 16提问于2021-04-19得票数 0
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1回答
，df有以下列名：
scala> df.columns
res6: Array[String] = Array(Age, Job, Marital, Education, Default, Balance,
Housing, Loan, Contact, Day, Month, Duration, Campaign, pdays, previous,
poutcome, Approved)
通过列名对df的sql查询工作得很好：
scala> spark.sql(""" select Age from df limit 2 ""
浏览 0提问于2018-05-14得票数 1
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1回答
试图将Java代码从2.4迁移到3.x，我有一个数据集--一个包含MapType的数据集。
/**
* Renvoyer le schéma du Dataset.
* @return Schema.
*/
public StructType schemaEntreprise() {
StructType schema = new StructType()
.add("siren", StringType, false)
.add("statutDiffusionUniteLegale", StringType, true)
浏览 2提问于2020-10-13得票数 7
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我最近开始在Scala中使用Spark，我发现自己处于这样一种情况:我想要将一些值从hashmap/map映射到dataframe，而不必构造新的dataframe，然后执行某种连接。
我有这个数据框架：
+---+-------+---+----------+---------+
| id| name|age| date|genderKey|
+---+-------+---+----------+---------+
| 1|Rodrigo| 30|2019-01-01| male|
| 2|Roberto| 23|2019-01-01| male|
|
浏览 2提问于2020-04-10得票数 0
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
1回答
我想基于下面的hive创建一个df：
WITH FILTERED_table1 AS (select *
, row_number() over (partition by key_timestamp order by datime DESC) rn
FROM table1)
scala function:
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val table1 = Wi
浏览 0提问于2018-08-28得票数 0
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1回答
我正在尝试将哈希函数应用于PySpark DataFrame (在EMR集群上运行)的列中的短字符串，并获得一个数字值作为新列。例如，CRC3会做这项工作。我知道this question，但它是Scala的，我需要一个python版本。 (顺便说一句，我知道pyspark.sql.functions中的sha1和sha2，但我需要一个更快的散列函数，它只返回一个数字，比如校验和(但冲突尽可能少)。) 我做了以下工作： import zlib
crc32 = udf(zlib.crc32)
df2= df.withColumn("crc32", crc32(col("
浏览 15提问于2019-10-16得票数 3
场景
我有一个包含以下数据的数据：
import pandas as pd
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType, IntegerType, FloatType, StructType, StructField
import pyspark.sql.functions as F
a = [1,2,3]
b = [['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f'], ['g', 'h',
浏览 9提问于2022-10-09得票数 1
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1回答
我对scala和spark都很陌生。我有一个非常愚蠢的问题。我有一个从elasticsearch创建的数据框架。我正试图用拼图格式编写那个s3。下面是我看到的代码块和错误。一个好心的撒玛利亚人能在这个问题上给我指点一下吗？ val dfSchema = dataFrame.schema.json
// log.info(dfSchema)
dataFrame
.withColumn("lastFound", functions.date_add(dataFrame.col("last_found"), -457
浏览 14提问于2019-08-25得票数 1
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在试图对列执行强制转换(从带有头的逗号分隔的csv文件中读取)时，我会得到以下错误。
下面是我使用的代码：
var df = spark.read.option("header","true").option("delimiter",",").csv("/user/sample/data")
df.withColumn("columnCast", expr("CAST(SaleAmount) AS LONG")).count
这将导致每次引发下列异常。我试过不同的栏目，当铸造和一些抛
浏览 1提问于2019-11-26得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在从spark中的拼图加载数据，其中一列是Binary Type。我想要将此列转换为几何类型，为此我使用Apache Sedona/GeoSpark。我使用st_geomfromwkb来完成此操作，但遇到错误 df = spark.read.parquet("dbfs:/FileStore/tables/geometry.parquet")
df.printSchema()
root
|-- geo_key: string (nullable = true)
|-- STATEFP: string (nullable = true)
|-- geometr
浏览 107提问于2021-09-19得票数 2
我尝试通过在dataframe中添加一个新列来使用SparkSQL。
我的守则是：
val df= sc.read.json("C:/Users/A661758/Desktop/TEST-XSLT.json")
df.withColumn("UID", new org.apache.spark.sql.Column("UID"))
错误：'**UID**‘给定的输入列无法解析：
我使用Spark2.1.0和Scala2.11.8
谢谢。
浏览 1提问于2017-03-14得票数 1
我有一个带有tlc列的胶水表，它的数据类型是Bigint。我试图使用PySpark执行以下操作：
读取Glue表并将其写入dataframe 与另一个表，将结果数据写入S3 path
我的代码看起来是：
df = spark.sql('select tlc from monthly_table')
df.createOrReplaceTempView('sdc')
df_a = spark.sql('select tlc from monthly_table_2')
df_a.createOrReplaceTempView('abc&#
浏览 4提问于2020-03-24得票数 10
我需要从我的Databricks笔记本上发送一个到一个Eventhub。这个问题发生在代码的这一部分：
ehWriteConf = {
'eventhubs.connectionString' : EVENT_HUB_CONNECTION_STRING
}
def send_to_eventhub(df:DataFrame):
ds = df.select(struct(*[c for c in df.columns]).alias("body"))\
.select("body")\
.write.form
浏览 10提问于2022-10-05得票数 0
2回答
我试图对cassandra表中的数据文件执行大量操作，然后将其保存在另一个表中。其中一项行动如下：
val leadWindow = Window.partitionBy(col("id")).orderBy(col("timestamp").asc).rowsBetween(Window.currentRow, 2)
df.withColumn("lead1", lag(sum(col("temp1")).over(leadWindow), 2, 0))
当我运行我的工作时，我会得到一个异常，说明不能计算lag操作。
2018-
浏览 0提问于2018-10-01得票数 5
回答已采纳
我有DataFrame在PySpark中，它有以下模式：
root
|-- id: string (nullable = true)
|-- date: timestamp (nullable = true)
|-- time: string (nullable = true)
|-- start: timestamp (nullable = true)
|-- end: timestamp (nullable = true)
我想再添加一个类型为date_time的列timestamp
import datetime
to_datetime_func = udf (lambda
浏览 0提问于2019-07-22得票数 1
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