将多个Spark数据帧转换为数据集[Map[String,Array]]的方法如下:
以下是一个示例代码:
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("DataFrame to Dataset")
.master("local")
.getOrCreate()
// 创建空的数据集
val dataset = spark.emptyDataset[Map[String, Array[Any]]]
// 创建多个Spark数据帧
val dataFrame1: DataFrame = ...
val dataFrame2: DataFrame = ...
val dataFrame3: DataFrame = ...
// 遍历每个数据帧,将其转换为Map[String, Array]并添加到数据集中
val newData = dataset.union(
dataFrame1.rdd.map(row => {
val columns = dataFrame1.columns
val values = row.toSeq.toArray
columns.zip(values).toMap
})
).union(
dataFrame2.rdd.map(row => {
val columns = dataFrame2.columns
val values = row.toSeq.toArray
columns.zip(values).toMap
})
).union(
dataFrame3.rdd.map(row => {
val columns = dataFrame3.columns
val values = row.toSeq.toArray
columns.zip(values).toMap
})
)
// 打印数据集内容
newData.show()
请注意,上述代码中的...
表示需要根据实际情况填写相应的代码,例如读取数据帧的操作等。
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