如何在Spark (Scala)中将数组中的每一行分解为列？

在Spark（Scala）中，可以使用split函数将数组中的每一行分解为列。split函数用于将字符串按照指定的分隔符进行分割，并返回一个包含分割后的子字符串的数组。

以下是将数组中的每一行分解为列的代码示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object ArrayToColumns {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("ArrayToColumns")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    import spark.implicits._

    // 创建示例数据
    val data = Seq("1,2,3", "4,5,6", "7,8,9")
    val rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)

    // 将字符串按逗号分割成数组，并转换为DataFrame
    val df = rdd.map(_.split(","))
      .map(attributes => (attributes(0), attributes(1), attributes(2)))
      .toDF("col1", "col2", "col3")

    // 显示DataFrame
    df.show()

    spark.stop()
  }
}

运行上述代码，可以将数组中的每一行分解为列，并将结果展示在DataFrame中。

需要注意的是，split函数返回的是一个包含分割后的子字符串的数组，因此在转换为DataFrame之前，需要根据实际情况进行相应的处理。上述示例中，假设数组中的每一行都由逗号分隔的三个元素组成，我们将每个元素分别赋值给三个列（col1、col2、col3），并创建了一个DataFrame对象df。

Spark官方文档：https://spark.apache.org/docs/latest/

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