如何使用collect作为key，col作为value，以map的形式收集spark数据帧
在Apache Spark中，可以使用map函数将DataFrame转换为RDD，然后使用collectAsMap方法将RDD转换为Map。以下是如何使用collectAsMap方法将DataFrame转换为Map的示例：
假设我们有一个DataFrame，其中包含两列：collect和col。
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("DataFrame to Map") \
.getOrCreate()
# 创建一个示例DataFrame
data = [("key1", "value1"), ("key2", "value2"), ("key3", "value3")]
columns = ["collect", "col"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
# 将DataFrame转换为Map
map_data = df.rdd.map(lambda row: (row.collect, row.col)).collectAsMap()
# 输出结果
print(map_data)输出结果：
{'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'}在这个示例中，我们首先创建了一个SparkSession，然后创建了一个包含两列collect和col的DataFrame。接下来，我们使用rdd属性将DataFrame转换为RDD，然后使用map函数将每一行转换为一个元组，其中第一个元素是collect列的值，第二个元素是col列的值。最后，我们使用collectAsMap方法将RDD转换为Map。
需要注意的是，collectAsMap方法返回的是一个Python字典，其中键是collect列的值，值是col列的值。
此外，如果collect列中存在重复的键，collectAsMap方法会抛出一个异常。在这种情况下，可以使用reduceByKey方法来处理重复的键，例如：
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("DataFrame to Map") \
.getOrCreate()
# 创建一个示例DataFrame
data = [("key1", "value1"), ("key2", "value2"), ("key1", "value3")]
columns = ["collect", "col"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
# 使用reduceByKey处理重复的键
map_data = df.rdd.map(lambda row: (row.collect, row.col)).reduceByKey(lambda a, b: a).collectAsMap()
# 输出结果
print(map_data)输出结果：
{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}在这个示例中，我们使用reduceByKey方法将具有相同键的值合并为一个值。这里我们使用了一个简单的函数lambda a, b: a，它将第二个值丢弃并保留第一个值。你可以根据需要修改这个函数来实现不同的合并逻辑。
参考链接：
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2回答
我正在使用Spark2.1.1和dataframe。以下是我的输入数据：
+----+---------+---------+-------+
| key|parameter|reference| subkey|
+----+---------+---------+-------+
|key1| 45| 10|subkey1|
|key1| 45| 20|subkey2|
|key2| 70| 40|subkey2|
|key2| 70| 30|subkey1|
+----+---------+--
浏览 3提问于2017-08-03得票数 2
回答已采纳
我有一个场景，需要对数据帧中的每条记录运行一次查询。我在spark-shell中运行，Spark 1.6。我像df.rdd.map( row => sqlContext.sql("..."))一样尝试过，但它不起作用。对此有什么想法吗？
浏览 0提问于2019-02-25得票数 0
我已经从一个查询中构造了一个Spark数据帧。我想要做的是将数据帧打印到一个文本文件中，所有信息都用'|‘分隔，如下所示：
+-------+----+----+----+
|Summary|col1|col2|col3|
+-------+----+----+----+
|row1 |1 |14 |17 |
|row2 |3 |12 |2343|
+-------+----+----+----+
我该怎么做呢？
浏览 0提问于2017-01-26得票数 13
回答已采纳
我正在运行一台卡夫卡流读卡器
以下是依赖项
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.0.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>or
浏览 3提问于2016-12-01得票数 1
回答已采纳
我有一个名为rankedDF的数据文件：
+----------+-----------+----------+-------------+-----------------------+
|TimePeriod|TPStartDate| TPEndDate|TXN_HEADER_ID| Items|
+----------+-----------+----------+-------------+-----------------------+
| 1| 2017-03-01|2017-05-30| TxnHeader1|Womens Soc
浏览 0提问于2018-04-24得票数 0
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2回答
我有两个数据帧: dataDf和regexDf。dataDf有大量记录，而regexDf有两列正则表达式。我的问题是，我需要根据regexDef中的两列匹配正则表达式的两列来过滤dataDf。我想出了这个
dataDf.registerTempTable("dataTable")
sqlContext.udf.register("matchExpressionCombination", matchExpressionCombination _)
val matchingResults = sqlContext.sql("SELECT * FROM da
浏览 0提问于2015-10-14得票数 1
2回答
我在我的项目中使用了带有Java 8的spark-sql-2.4.1v。 我需要从给定的数据帧构造一个循环哈希图，如下所示： List ll = Arrays.asList(
("aaaa", 11),
("aaa", 12),
("aa", 13),
("a", 14)
)
Dataset<Row> codeValudeDf = ll.toDF( "code", "value") 给定上述数据帧，我需要创建一个hashmap
浏览 11提问于2020-07-17得票数 0
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2回答
在groupBy.agg()中创建字典是可能的吗？下面是一个玩具示例：
import pyspark
from pyspark.sql import Row
import pyspark.sql.functions as F
sc = pyspark.SparkContext()
spark = pyspark.sql.SparkSession(sc)
toy_data = spark.createDataFrame([
Row(id=1, key='a', value="123"),
Row(id=1, key='b', v
浏览 0提问于2019-03-22得票数 6
我正在寻找一种整洁的方法来找到每一列的最大值，并收集在地图中作为{col name:max value of col}。下面是我在一个玩具示例中所取得的进展。在我的完整数据中有数百列，所以手动转换每一列是不可行的。 scala> import spark.implicits._
import spark.implicits._
scala> import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.functions._
scala>
scala> val df = Seq((1,3)
浏览 49提问于2020-06-12得票数 0
回答已采纳
我有一个包含多列的dataframe，我需要选择其中的2个并将它们转储到一个列表中，我尝试了以下操作： df.show()
+------------------------------------+---------------+---------------+
|email_address |topic |user_id |
+------------------------------------+---------------+---------------+
|xyz@test.com
浏览 35提问于2019-12-20得票数 0
回答已采纳
2回答
当我们创建spark数据帧时，我们将数据帧中的数据发送到Kudu和Kafka(依次被提取并进入S3)
然而，一旦数据帧被插入，我们在Kudu中看到的精度是1e-15
现在，如果我使用相同的数据帧并将其转换为Kafka可以使用的格式
override def getKafkaDataFrame(df: DataFrame) : DataFrame = {
df.withColumn("key", to_json(struct(df.col(PK1),
df.col(PK2)))
.withColumn("value", to_json(struct(
浏览 51提问于2020-02-07得票数 0
我有一个包含MapType(StringType()，FloatType())列的pyspark数据帧，我将获得该列中出现的所有键的列表。例如，拥有以下数据帧： +---+--------------------+
| ID| map|
+---+--------------------+
| 0|[a -> 3.0, b -> 2...|
| 1|[a -> 1.0, b -> 4...|
| 2|[a -> 6.0, c -> 5...|
| 3|[a -> 6.0, f -> 8...|
| 4|
浏览 13提问于2019-10-18得票数 2
3回答
我需要联合两个数据帧，并通过键组合列。这两个datafrmae具有相同的模式，例如：
root
|-- id: String (nullable = true)
|-- cMap: map (nullable = true)
| |-- key: string
| |-- value: string (valueContainsNull = true)
我想按"id“分组，并将"cMap”聚合在一起以进行重复数据删除。我尝试了下面的代码：
val df = df_a.unionAll(df_b).groupBy("id").agg(collect_l
浏览 0提问于2017-05-29得票数 2
回答已采纳
目前正在处理一个转换项目，我需要将数据从Oracle提供给elastic search。所以我的工作是这样的
1. Sqoop - From oracle
2. Java Spark - Dataframe Joins then saving them into elastic search repo's
我的弹性文档看起来会像这样
{
Field 1: Value
Field 2: value
Field 3: Value
Field 4: [ -- Array of Maps
{
Name: Value
Age: Value
浏览 0提问于2017-05-12得票数 0
在使用Spark的Scala中，我有一个映射，其中键是一个字符串，值是一个DataFrame。 模式如下所示： scala.collection.immutable.Map[String,org.apache.spark.sql.DataFrame] = Map(Key_A -> [value_col1: string, value_col2: string ... 1 more field], Key_B -> [value_col1: string, value_col2: string ... 1 more field]) 我不关心这里的钥匙。我想要一个数据帧，它结合了所有
浏览 12提问于2019-05-25得票数 1
回答已采纳
我有一个巨大的数据框，它是单个表的组合，它在末尾有一个标识符列，指定表号，如下所示
+----------------------------+
| col1 col2 .... table_num |
+----------------------------+
| x y 1 |
| a b 1 |
| . . . |
| . . . |
| q p 2 |
+---------
浏览 0提问于2019-06-20得票数 4
1回答
如何从每个列创建组合数据框架？
、、、、
我正在尝试将从两个数据帧连接到单个数据帧的相同列值连接起来。
例如：
df1=
name | department| state | id|hash
-----+-----------+-------+---+---
James|Sales |NY |101| c123
Maria|Finance |CA |102| d234
Jen |Marketing |NY |103| df34
df2=
name | department| state | id|hash
-----+-----------+-------+---+----
James
浏览 8提问于2022-05-15得票数 -1
我通过以下方式将csv读取为数据帧：
val df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").option("header", "true").load("D:/ModelData.csv")
然后我按三列进行分组，如下所示，它返回一个RelationalGroupedDataset
df.groupBy("col1", "col2","col3")
我希望每个分组的数据帧都通过下面的函数发送
def ModelFu
浏览 5提问于2017-07-20得票数 2
1回答
我正在寻找一种将列名附加到数据帧行数据的方法。列的数量有时会有所不同。
我有星火1.4.1
我有一份数据
编辑：：所有数据仅为String类型
+---+----------+
|key| value|
+---+----------+
|foo| bar|
|bar| one, two|
+---+----------+
我想要：
+-------+---------------------+
|key | value|
+-------+---------------------+
|key_foo|
浏览 2提问于2017-01-30得票数 0
如何在spark scala Dataframe中找到所有值都为null或NA值的列名列表？
我已经尝试了下面的代码，我没有得到预期的结果。
val cond = df8.columns.map(x => col(x).isNull || col(x) === "NA")
val df = Seq((Some(1.0), Some("NA"), null).toDF("A", "B", "C")
输出列表应包含B和C列
预期结果：List[B,C]
浏览 28提问于2019-07-16得票数 1
回答已采纳
我正在学习spark，并有以下代码：
val rdd2 = sc.parallelize(Seq(("key1", 5),("key2", 4),("key4", 1)))
val grouped = rdd1.cogroup(rdd2)
grouped.collect()
输出：
Array[(String, (Iterable[Int], Iterable[Int]))] = Array(
(key3,(CompactBuffer(1),CompactBuffer())),
(key1,(CompactBuffer(1, 3),Co
浏览 0提问于2017-05-20得票数 0
我有一台RDD，它是(String,Iterable[GenericData.Record])型的。现在，我想根据这个RDD的键将这些可迭代性保存到路径中。因此，例如，如果RDD包含
("a",[1,2,3,4])
("b",[5,6,7,9])
我需要检查result-path/a下的1,2,3,4和result-path/b下的5,6,7,8,9。这样做的一种方法--编译但在运行时失败--如下所示：
implicit val spark: SparkSession = SparkSessionUtils.initSparkSession("Test&
浏览 4提问于2022-05-17得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用pyspark版本2.4.5和Databrick的星火- csv模块读取一个逗号分隔的csv文件。csv文件中的一个字段有一个json对象作为其值。csv的内容如下
test.csv
header_col_1, header_col_2, header_col_3
one, two, three
one, {“key1”:“value1",“key2”:“value2",“key3”:“value3”,“key4”:“value4"}, three
我发现的其他解决方案已经阅读了定义为“转义”：‘’和‘分隔符’：，“的选项。这似乎不起作用，因为该字段中的逗
浏览 6提问于2020-07-22得票数 2
我在hive中有一个表，它的DDL如下所示。
创建按( col1 string，col2 bigint，col3 string，col4 string)分区的表ABC( Bigint string)
我有一个要求，我必须使用spark scala将hive表的非分区列名存储到variable1中，并将分区列名存储到variable2中。
期望的输出将是：
variable1='name'
variable2='col1,col2,col3,col4'
我正在遵循下面的方法，但不能得到相同的结果。
val df=sql("desc defau
浏览 3提问于2018-07-26得票数 2
我有如下的数据帧
id | Key | Value |
-----------------------
0 | Key1 | 100 |
1 | Key1 | 101 |
2 | Key1 | 102 |
3 | Key1 | 103 |
4 | Key2 | 104 |
5 | Key2 | 105 |
6 | Key2 | 106 |
7 | Key3 | 107 |
8 | Key3 | 108 |
9 | Key3 | 109 |
我想使用下面的pyspark将数据框分组到某一列的dict
{ "
浏览 0提问于2020-06-11得票数 2
我有一个像map一样的
key= ["a1", "a2", "a3"]
value = [["a1.value1", "a1.value2"],["a2.value1", "a2.value2"]]
生成的Map应该类似于
key = ["a1", "a2", "a3"]
value = ["a1.value1, a1.value2", "a2.value1, a2.value2"]
我们如何使用Col
浏览 0提问于2018-11-17得票数 5
回答已采纳
我想在spark中的foreachparition中执行mysql查询，并最终将所有查询结果放到一个数据帧中。看起来是这样的：
var rowAccumulator: RowAccumulator = new RowAccumulator
foreachPartition((p) => {
val result = MysqlService.getData(query, p)
rowAccumulator.add(result)
})
然后将rowAccumulator转换为数据帧。
然而，它在加班时运行缓慢。例如，第一个查询花费130ms，第20个查询可能花费150000ms
浏览 52提问于2018-06-09得票数 0
我有两个数据帧：bigDF和smallDF。
在bigDF中，我只想要不在smallDF中的列。
smallDF只包含我不想在bigDF中拥有的ID
我现在要做的是：
bigDF.join(broadcast(smallDF), Seq("id"), "left_anti")
问题是，spark 1.6.0不支持left_anti连接。
有没有其他方法来实现这一点？
附注: bigDF不应该被混洗(这就是我使用broadcast()的原因)
浏览 14提问于2018-02-20得票数 0
3回答
输入： id1 id2 name value epid
"xxx" "yyy" "EAN" "5057723043" "1299"
"xxx" "yyy" "MPN" "EVBD" "1299" 我想要： { "id1": "xxx",
"id2": "yyy",
浏览 38提问于2019-03-01得票数 0
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1回答
从多列创建MAPTYPE字段
、、、、
我有一个用例，其中多个键以JSON格式分布在dataset上，需要将其聚合到一个统一的结果集中，以便进一步处理。
我已经开发了一种使用Python API (PySpark)和Spark SQL实现它的代码结构，但是后者涉及到更多的复合和延迟，并且涉及到中间会话，这可能在将来导致错误。
使用下面的片段，是否有更好的方法使用Spark SQL通过使用key和value创建一个MAP<STRING,ARRAY<STRING>
数据准备
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
from io import String
浏览 8提问于2022-11-02得票数 1
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2回答
我有一个HashMap，它的键是Integer，值是List<Employee>。我想从所有的Values of HashMap获取所有的Ids
List<Long> ids = new ArrayList<>();
hm.forEach((key, value) -> {
List<Integer> c = value.stream()
.map(Employee::getId).collect(Collectors.toList());
ids.addAll(c);
浏览 6提问于2018-08-28得票数 1
我有一个火花数据，300列，每列有10个不同的值。我需要为所有300列计算不同值的计数。
--------------------------------------------------------
col1 | col2 | col3 ............col299 | col 300
-------------------------------------------------------
value11 | value21 | value31 | value300 | value 301
value12
浏览 1提问于2020-08-29得票数 1
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我是Scala和spark的新手，我正在尝试将key: string，value: string格式的列表转换为spark数据帧。 列表如下：(key，{"field1"："value1"，"field2"："value2"})` 我想把它变成一个数据框，看起来像这样 +------+------+
|field1|field2|
+------+------+
|value1|value2|
+------+------+ 任何帮助都将不胜感激。
浏览 14提问于2020-07-12得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个spark数据帧，模式如下：
root
|-- cluster_info: struct (nullable = true)
| |-- cluster_id: string (nullable = true)
| |-- influencers: array (nullable = true)
| | |-- element: struct (containsNull = true)
| | | |-- screenName: string (nullable = true)
我需要得到唯一的screenName列表，我正在使用下面
浏览 1提问于2018-03-23得票数 1
1回答
我使用的是Apache Zeppelin (0.9.0)和Scala (2.11.12)。我想从数据帧中提取一些数据并将其存储到InfluxDB中，然后在Grafana中可视化，但无法弄清楚。我正在尝试一种简单的方法，使用foreach循环。其思想是遍历所有行，提取所需的列，创建一个Point对象(从this InfluxDB client library)，然后将其发送到InfluxDB或将其添加到列表中，然后在循环结束后批量发送所有点。 数据帧如下所示： +---------+---------+-------------+-----+
|timestamp|sessionId|even
浏览 12提问于2021-01-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个非常大的csv文件，所以我使用spark并将其加载到spark数据帧中。
我需要从csv上的每一行提取纬度和经度，以便创建folium地图。
使用pandas，我可以用一个循环解决我的问题：
for index, row in locations.iterrows():
folium.CircleMarker(location=(row["Pickup_latitude"],
row["Pickup_longitude"]),
radiu
浏览 27提问于2018-05-30得票数 0
我有一个拼图文件中的数据，其中有2个字段：object_id: String和alpha: Map<>。
它被读入sparkSQL中的一个数据框中，模式如下：
scala> alphaDF.printSchema()
root
|-- object_id: string (nullable = true)
|-- ALPHA: map (nullable = true)
| |-- key: string
| |-- value: struct (valueContainsNull = true)
我正在使用Spark2.0，并尝试创建一个新的数据框，其中
浏览 2提问于2016-11-15得票数 18
回答已采纳
3回答
我有如下所示的数据
+-------------+-------------+-------------+
| columnName1 | columnName2 | columnName3 |
+-------------+-------------+-------------+
| 001 | 002 | 003 |
+-------------+-------------+-------------+
| 004 | 005 | 006 |
+-------------+-----------
浏览 0提问于2019-09-13得票数 0
回答已采纳
1回答
我希望能够简洁地指定我添加到列表理解中的列。
列表理解的基本结构非常简单，其中spark_sql_df是星星之火数据，列是数据模型中列的实际名称。
def return_list():
# creation and munging of spark_sql_df
my_list = [int(row.column) for row in spark_sql_df.collect()]
return my_list
然而，由于我需要搜索多个数据，然后比较结果，以揭示丢失的数据，我想要一种能够循环遍历列的方法，这样我就不必重复这些代码多次了。
简单地说
浏览 5提问于2020-06-30得票数 0
回答已采纳
我使用的是spark 2.4 & Java。
我正在玩MapTypes的火花。
考虑以下代码
public class MapTypes {
public static void main(String[] args) {
SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
Dataset<Row> df = spark.createDataFrame(getData(), getSchema())
浏览 7提问于2021-10-22得票数 0
回答已采纳
3回答
我是spark scala的新手，我有如下情况:我在集群上有一个表"TEST_TABLE“(可以是hive表)，我正在将它转换为数据帧，如下所示： scala> val testDF = spark.sql("select * from TEST_TABLE limit 10") 现在可以将DF视为 scala> testDF.show()
COL1|COL2|COL3
----------------
abc|abcd|abcdef
a|BCBDFG|qddfde
MN|1234B678|sd 我想要如下所示的输出 COLUMN_NAME|MA
浏览 47提问于2019-01-19得票数 2
1回答
你能帮帮我吗？我有一个80个CSV文件的数据集和一个由1个主服务器和4个从服务器组成的集群。我想读取数据帧中的CSV文件，并在四个从机上并行化它。在那之后，我想用group by来过滤数据帧。在我的spark查询中，结果包含按( "code_ccam“，”code_ccam“)分组的”档案“和”档案“列。我想用FP-Growth算法来检测被"code_ccam“重复的"folder”序列。但是当我使用FPGrowth.fit()命令时，我得到了以下错误：
"error: type mismatch;
found : org.apache.spark.rdd.RD
浏览 3提问于2019-02-20得票数 0
我感兴趣的是在我的数据帧中获取一个名为mapColumn的列
+-------------------+
| mapColumn |
+-------------------+
| Map(KEY -> VALUE) |
+-------------------+
并创建一个stringColumn，它只是Map列的键和值，其中值是" key，VALUE"：
+-------------------+
| stringColumn |
+-------------------+
| KEY,VALUE |
+-------
浏览 23提问于2019-08-06得票数 0
3回答
我是个新手，喜欢用天蓝色的星火/数据库来访问特定的行，例如数据文件中的第10行。
到目前为止，这就是我在笔记本上所做的。
1.读取表中的CSV文件
spark.read
.format("csv")
.option("header", "true")
.load("/mnt/training/enb/commonfiles/ramp.csv")
.write
.mode("overwrite")
.saveAsTable("ramp_csv")
2.为“表”ramp_csv创
浏览 0提问于2019-10-24得票数 2
回答已采纳
我有一个数据帧，看起来像这样： df = spark.createDataFrame([
Row(foo='a', bar=1, baz=4),
Row(foo='a', bar=2, baz=5),
Row(foo='b', bar=3, baz=6),
]) 上面的结果如下所示： [Row(bar=1, baz=4, foo='a'), Row(bar=2, baz=5, foo='a'), Row(bar=3, baz=6, foo='b')] 我需要在foo上分组，
浏览 50提问于2021-02-06得票数 0
回答已采纳
2回答
我的dataframe中有一个struct列，我想将它作为Scala列表来收集。
case class Class1(x1: Integer, x2: Double)
val df = Seq(("a", Class1(10,5.5)), ("b", Class1(7,2.1))).toDF("id", "col1")
当我试图将struct列转换为RDD并收集它时：
df.select($"col1").rdd.map(x => x.asInstanceOf[Array[(Integer, Double)
浏览 0提问于2018-06-26得票数 1
回答已采纳
我有一个包含成员变量的类：
class Filter{
private String key;
private String operator;
private Object value;
}
以及类型筛选器的列表如下：
[
{
key: status,
operator:equal,
value: active
},
{
key: status,
operator:equal,
value: inactive
},
{
key: name,
operator:equal,
value: jhon
},
{
key: id,
operat
浏览 3提问于2020-07-29得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一张蜂箱桌子 create table tab(
col1 map<string,array<string>>) 看起来像是 select key,value from tab lateral view explode(col1) e as key, value;
key | value
-------------------
a | ['1','2','3']
b | ['4','5','6']
a | ['7','8'
浏览 20提问于2020-07-16得票数 0
我有一个spark数据帧 | item_id | attribute_key| attribute_value
____________________________________________________________________________
| id_1 brand Samsung
| id_1 ram 6GB
| id_2 brand Apple
| id_2 ram 4GB
____________________________
浏览 12提问于2020-06-24得票数 1
回答已采纳
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