自定义结构排序数组的Spark UDF
是指使用Spark中的用户定义函数（UDF）对自定义结构排序数组进行操作和排序的一种方法。
概念： 自定义结构排序数组是指一个由自定义的结构类型组成的数组，在Spark中可以通过定义case class或StructType来实现。
分类： 自定义结构排序数组可以根据排序的方式进行分类，包括升序排序和降序排序。
优势： 自定义结构排序数组的优势在于可以根据自定义的排序逻辑进行排序操作，满足特定的排序需求。
应用场景： 自定义结构排序数组在很多场景中都有应用，例如在数据分析和处理过程中，根据特定的字段对数据进行排序和筛选。
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- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：腾讯云的弹性MapReduce（EMR）是一个大数据计算和分析的托管服务，提供了Spark的支持，可以用于处理和分析自定义结构排序数组。 产品链接：https://cloud.tencent.com/product/emr
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请注意，以上推荐的产品仅作为示例，并非云计算领域的专家也是一个开发工程师的必选产品，其他云计算服务提供商也提供类似的产品和服务。
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给定以下代码：
import java.sql.Date
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
object SortQuestion extends App{
val spark = SparkSession.builder().appName("local").master("local[*]").getOrCreate()
import spark.implicits._
case class ABC(a: Int,
浏览 3提问于2018-04-05得票数 6
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1回答
给定一个数据帧，其中一列是由以下序列生成的结构序列
val df = spark
.range(10)
.map((i) => (i % 2, util.Random.nextInt(10), util.Random.nextInt(10)))
.toDF("a","b","c")
.groupBy("a")
.agg(collect_list(struct($"b",$"c")).as("my_list"))
df.printSchema
df.show(
浏览 0提问于2017-07-13得票数 12
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2回答
我想做一件简单的事。我想把所有的事件统计成2分钟的时间戳。
效果很好。
df = df.groupBy(window(df["time_value"], "2 minutes")).count()
df.show()
+--------------------+-----+
| window|count|
+--------------------+-----+
|[2018-04-10 15:00...| 770|
|[2018-04-10 00:42...| 100|
|[2018-04-10 04:14...| 54|
|[2018-04-06 15:
浏览 1提问于2018-05-15得票数 1
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1回答
我可以使用Spark Dataframe方法dropDuplicates成功地删除重复，该方法认为100%的匹配顺序是重复的。因此，例如，如果我们有两个"red toys"，其中一个被认为是重复的，并被过滤掉。
现在，新的要求说，我们需要考虑相同的词，以相反的顺序，也作为重复。因此，参考上面的例子，如果我们有"red toys"和"toys red"，它们将被认为是重复的，应该被删除。这一要求只适用于两个词的短语。
请有人建议在Spark中采取的方法。另外，想知道这是Machine Learning还是NLP的用例。
浏览 0提问于2019-07-04得票数 1
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让我们假设我们有一个Spark DataFrame
df.getClass
Class[_ <: org.apache.spark.sql.DataFrame] = class org.apache.spark.sql.DataFrame
使用下面的模式
df.printSchema
root
|-- rawFV: string (nullable = true)
|-- tk: array (nullable = true)
| |-- element: string (containsNull = true)
假设Scala列的每一行都是一个字符串数组，那么如何编写一个tk函数
浏览 2提问于2016-01-05得票数 7
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1回答
我正在尝试在scala的Column上应用一个函数，但是我遇到了一些困难。
有这样的错误
found : org.apache.spark.sql.Column
required: Array[Double]
有没有办法把Column转换成Array？谢谢
更新：
非常感谢你的回答，我想我离我要实现的目标越来越近了。我给你一点更多的背景信息：
代码如下：
object Targa_Indicators_Full {
def get_quantile (variable: Array[Double], perc:Double) : Double = {
val sorted_vec
浏览 1提问于2018-10-03得票数 1
我的星火数据集中有一组动态列。我想传递列数组，而不是单独的列。我们如何编写UDF函数，以便它接受列数组。
我试过传递字符串序列，但它失败了。
static UDF1<Seq<String>, String> udf = new UDF1<Seq<String>, String>() {
@Override
public String call(Seq<String> t1) throws Exception {
return t1.toString();
浏览 0提问于2019-07-03得票数 1
这个问题已经被问到了Scala的，但它对我没有帮助，因为我正在使用Java API。我真的把所有的东西和厨房的水槽都扔进去了，所以这是我的方法：
List<String> sourceClasses = new ArrayList<String>();
//Add elements
List<String> targetClasses = new ArrayList<String>();
//Add elements
dataset = dataset.withColumn("Transformer", callUDF(
浏览 40提问于2019-11-25得票数 1
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1回答
我有一个数据帧模式(用于以parquet格式存储的数据)，如下所示 root
|-- id: string (nullable = true)
|-- mid: integer (nullable = true)
|-- relationship: array (nullable = true)
| |-- element: struct (containsNull = true)
| | |-- child_id: string (nullable = true)
| | |-- details: struct (nullable = true)
浏览 15提问于2021-04-14得票数 1
2回答
我有一个自定义的udf，并在spark.If中注册，我试图访问那个UDF，它抛出error.Unable来访问。
我试过这样做。
spark.udf.register("rssi_weightage", FilterMap.rssi_weightage)
val filterop = input_data.groupBy($"tagShortID", $"Timestamp", $"ListenerShortID", $"rootOrgID", $"subOrgID").agg(first(rs
浏览 0提问于2017-08-10得票数 0
1回答
这就是我如何在星火数据帧中加载csv文件的方式。
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
import org.apache.spark.{ SparkConf, SparkContext }
import java.sql.{Date, Timestamp}
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.funct
浏览 4提问于2017-10-05得票数 2
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2回答
我有一个数据与以下列-用户，订单，食品。
例如：
df = spark.createDataFrame(pd.DataFrame([['A','B','A','C','A'],[1,1,2,1,3],['Eggs','Salad','Peaches','Bread','Water']],index=['User','Order','Food']).T)
我想把所有的食物串联成一个字符串，按
浏览 1提问于2019-08-28得票数 2
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我想写一个Spark1.6UDF，它使用以下地图：
case class MyRow(mapping: Map[(Int, Int), Double])
val data = Seq(
MyRow(Map((1, 1) -> 1.0))
)
val df = sc.parallelize(data).toDF()
df.printSchema()
root
|-- mapping: map (nullable = true)
| |-- key: struct
| |-- value: double (valueContainsNull = false)
|
浏览 3提问于2017-01-23得票数 10
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spark - 2.4.4 sparknlp 2.6.4 python = 3.7.0 transformed_df.show(10) +-----+--------------------+--------------------+
| id| text| finished_lemma|
+-----+--------------------+--------------------+
|73471|Patriots Day Is B...|[Patriots, Day, B...|
|73472|A Break in the Se...|[
浏览 21提问于2020-12-06得票数 0
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1回答
在spark中使用group by时，是否可以获取Dataset<List<Row>>
作为输出。这里的row是原始行。
Dataset<<List<Row>> output = dataset.groupBy("key");
如果使用聚合，并且collect_list随后在输出行中，则不能保证列表格式的值是有序的。因此，在我的情况下，这不是一个好的解决方案。
例如:带聚合的输出。但是不能保证设置值中的顺序。
+-----+----------------------------+
|item1|set
浏览 19提问于2019-07-25得票数 1
情况是这样的：
我们有一个模块，在其中我们定义了一些返回pyspark.sql.DataFrame (DF)的函数。为了获得这些DF，我们使用在同一文件或助手模块中定义的一些pyspark.sql.functions.udf。当我们实际为pyspark编写要执行的作业时，我们只从模块导入函数(我们向--py-files提供了一个.zip文件)，然后将数据帧保存到hdfs。
问题是，当我们这样做时，udf函数冻结了我们的工作。我们发现的令人讨厌的修复方法是在作业中定义udf函数，并将它们提供给从我们的模块导入的函数。我找到的的另一个修复方法是定义一个类：
from pyspark.sql.fun
浏览 12提问于2017-07-14得票数 9
1回答
我有以下代码。我想要得到distance_n的最小值以及包含该最小值的整行。
//it give just the min value , but i want entire row containing that min value
为了获得整个行，我将此表转换为用于执行spark.sql的df3
如果我喜欢这个spark.sql(“从table1中选择纬度，经度，速度，分钟(Distance_n)”).show()
//抛出错误
如果spark.sql(“从table180中选择纬度，经度，速度，最小(Distance_nd)”).show()
//通过将dis
浏览 21提问于2018-10-08得票数 2
我正在尝试使用Seq[Double] => Seq[Double]定义的自定义项。 当我试图将它与在创建数据帧时定义的“原始”array<int>一起使用时，在使用我的array<double>之前，Spark不会将其转换为udf。 但是，当我从另一个udf生成array<int>时，Spark在调用我的udf之前在array<double>中强制转换该列。 这些演员阵容背后的哲学是什么？什么分析器规则对此强制转换负责？ 下面是一些代码来演示/重现： import org.apache.spark.sql.types._
import o
浏览 16提问于2020-12-29得票数 2
2回答
我有两份文件。functions.py有一个函数，并从该函数创建一个pyspark udf。main.py会尝试导入该自定义项。但是，在访问functions.py中的函数时，main.py似乎遇到了问题。
functions.py：
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import StringType
def do_something(x):
return x + 'hello'
sample_udf = udf(lambda x: do_something(x), Strin
浏览 3提问于2017-10-04得票数 5
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我有个案课
case class MyCaseClass(City : String, Extras : Map[String, String])
以及返回scala.collection.immutable.Map的用户定义函数
def extrasUdf = spark.udf.register(
"extras_udf",
(age : Int, name : String) => Map("age" -> age.toString, "name" -> name)
)
但这也有例外：
import spar
浏览 2提问于2016-07-21得票数 1
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我有一个UDF，它返回一个元组数组：
val df = spark.range(1).toDF("i")
val myUDF = udf((l:Long) => {
Seq((1,2))
})
df.withColumn("udf_result",myUDF($"i"))
.printSchema
给出
root
|-- i: long (nullable = false)
|-- test: array (nullable = true)
| |-- element: struct (containsNull =
浏览 1提问于2017-07-13得票数 2
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1回答
我在AWS上使用Spacy预训练的大型模型生成的文档向量时遇到了非常糟糕的时间。当我将文档向量放入一个dataframe中时，问题就开始了。
例如，这段代码对我来说很好：
# Load infrastructure libraries
import pandas as pd
import numpy as np
# Load NLP libraries and tools
import spacy
# Prepare the Spacy NLP parsers
nlp = spacy.load('en_core_web_lg')
# Load Spark
from pys
浏览 9提问于2022-09-19得票数 2
2回答
我需要创建一个拥有11个参数的Spark。有什么办法可以做到吗？
我知道我们可以创建一个包含多达10个参数的UDF。
下面是10个参数的代码。它起作用了
val testFunc1 = (one: String, two: String, three: String, four: String,
five: String, six: String, seven: String, eight: String, nine: String, ten: String) => {
if (isEmpty(four)) false
else four
浏览 1提问于2018-02-06得票数 2
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2回答
我在使用Spark和Databricks，并有以下代码：
def replaceBlanksWithNulls(column):
return when(col(column) != "", col(column)).otherwise(None)
这两种下一种说法都有效：
x = rawSmallDf.withColumn("z", replaceBlanksWithNulls("z"))
并使用UDF：
replaceBlanksWithNulls_Udf = udf(replaceBlanksWithNulls)
y = rawSm
浏览 1提问于2019-05-09得票数 7
回答已采纳
1回答
我有这样的数据：
val df = Seq(
("a", Seq(2.0)),
("a", Seq(1.0)),
("a", Seq(0.5)),
("b", Seq(24.0)),
("b", Seq(12.5)),
("b", Seq(6.4)),
("b", Seq(3.2)),
("c", Seq(104.0)),
("c",
浏览 2提问于2019-09-25得票数 1
1回答
我希望在用户设计的函数中使用位于另一个类中的方法，但它不起作用。
我有一个方法：
def traitementDataFrameEleve(sc:SparkSession, dfRedis:DataFrame, domainMail:String, dir:String):Boolean ={
def loginUDF = udf((sn: String, givenName:String) => {
LoginClass.GenerateloginPersone(sn,givenName,dfr)
})
dfEleve.
浏览 0提问于2017-04-25得票数 0
下面的代码将导致NullPointerException。我不确定，这个异常是发生在某些行上，还是总是因为dataframe很大而无法指向行。
def removeUnwantedLetters(str: String): String = {
str.split("\\W+").filter(word => (word.matches("[a-z]+") && (word.length > 1))).mkString(" ")
}
val myudf = spark.udf.register("le
浏览 0提问于2018-11-30得票数 0
回答已采纳
我有一个Spark数据帧，其中一列是整数数组。该列可以为空，因为它来自左外部联接。我希望将所有null值转换为一个空数组，这样以后就不必处理null值了。
我想我可以这样做：
val myCol = df("myCol")
df.withColumn( "myCol", when(myCol.isNull, Array[Int]()).otherwise(myCol) )
但是，这会导致以下异常：
java.lang.RuntimeException: Unsupported literal type class [I [I@5ed25612
at org.ap
浏览 5提问于2016-01-08得票数 24
回答已采纳
我使用CountVectorizerModel创建文本外的要素，以便在LDA中进行训练
+-----+--------------------------------------+-------------------------------------------------+-------------------------------------------------------------------+
|label|sentence |words
浏览 0提问于2018-12-17得票数 0
我如何使用在spark中工作良好的UDF，比如
sparkSession.sql("select * from chicago where st_contains(st_makeBBOX(0.0, 0.0, 90.0, 90.0), geom)").show
通过spark`s更安全的scala dataframe API获取自？
浏览 4提问于2017-02-22得票数 0
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3回答
这样做是可行的：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
import pandas as pd
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
@pandas_udf(returnType="long")
def add_one(v: pd.Series) -> pd.Series:
return v.add(1)
spark.udf.register("add_one", add
浏览 10提问于2021-10-18得票数 6
回答已采纳
2回答
我有一个这样的数据帧：
rdd1 = sc.parallelize([(100,2,1234.5678),(101,3,1234.5678)])
df = spark.createDataFrame(rdd1,(['id','dec','val']))
+---+---+---------+
| id|dec| val|
+---+---+---------+
|100| 2|1234.5678|
|101| 3|1234.5678|
+---+---+---------+
根据dec列中的可用值，我希望在val列上完成转换。例如
浏览 4提问于2018-08-28得票数 0
回答已采纳
嗨，我正在做一个火花流媒体项目。在这个项目中，我要从Kafka流接收解析数据(Proto Buf消息)
我不知道如何在Kafka中解析Proto Buf消息。
我正在尝试理解下面的代码来开始解析protobuf消息。
def main(参数: ArrayString) {
val spark = SparkSession.builder.
master("local")
.appName("spark session example")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
val ds1 = spark
浏览 0提问于2017-06-07得票数 2
我有以下数据：
+-------------+
| card type|
+-------------+
|ColonialVoice|
| SuperiorCard|
| Vista|
| Distinguish|
+-------------+
我有一个自定义顺序的数组，我希望数据集按数组中给定的顺序排序。
[ "Distinguish", "Vista", "ColonialVoice", "SuperiorCard"]
预期输出如下:-
+-------------+
| card type|
浏览 0提问于2019-05-08得票数 2
1回答
我在spark中有一个专栏“true_recoms”：
-RECORD 17-----------------------------------------------------------------
item | 20380109
true_recom
浏览 0提问于2018-06-04得票数 6
我尝试过这个查询，希望从linkedin的数据中获得所需的经验。
Dataset<Row> filteredData = spark
.sql("select full_name ,experience from (select *, explode(experience['title']) exp from tempTable )"
+ " a where lower(exp) like '%developer%'&
浏览 6提问于2016-09-22得票数 1
回答已采纳
如何从spark java udf返回java对象。我可以返回spark数据类型，但无法返回任何java对象。
浏览 0提问于2019-07-19得票数 1
我有以下代码：
from pyspark import *;
from pyspark.sql import *;
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import StringType, StructType, StructField, IntegerType, DoubleType
import math;
sc = SparkContext.getOrCreate();
spark = SparkSession.builder.master('local').getOrCreate()
浏览 2提问于2017-07-02得票数 1
3回答
Spark函数与UDF性能？
、、、、
Spark现在提供了可以在数据帧中使用的预定义函数，而且它们似乎是高度优化的。我最初的问题是哪个更快，但我自己做了一些测试，发现spark函数至少在一个实例中快了10倍。有没有人知道为什么会这样，什么时候udf会更快(只有在存在相同的spark函数的情况下)？
下面是我的测试代码(在Databricks社区版上运行)：
# UDF vs Spark function
from faker import Factory
from pyspark.sql.functions import lit, concat
fake = Factory.create()
fake.seed(4321)
#
浏览 26提问于2016-07-11得票数 58
回答已采纳
1回答
我正在用Java编写一个UDF。
我想在DateSet<Row>上执行一个更复杂的操作。为此，我认为需要将DataSet<Row>作为UDF的输入并返回输出。这是我的代码：
UDF1<Dataset<Row>,String> myUDF = new UDF1<Dataset<Row>,String>() {
public String call(Dataset<Row> input) throws Exception {
System.out.print
浏览 0提问于2018-12-16得票数 1
1回答
我正在使用DataFrames，需要提取数据。我有许多嵌套级别，所以我使用了第一个级别，使用了爆炸性和选择，然后我使用UDF作为嵌套级别。
我有一个使用$"Root.Obj"的UDF，它是一个数组，我希望它返回一个ArrayMyObj。
我的输出类：
case class MyObj(fieldA: Boolean, fieldB: String, fieldC: Array[MyNested])
case class MyNested(field1: Long, field2: String)
简而言之，这是输入模式：
|-- Obj: array (nullable =
浏览 0提问于2018-07-13得票数 1
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2回答
这似乎是显而易见的，但在回顾文档和示例时，我不确定是否可以找到一种方法来采用结构化的流并使用PySpark进行转换。
例如：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = (
SparkSession
.builder
.appName('StreamingWordCount')
.getOrCreate()
)
raw_records = (
spark
.readStream
.format('socket')
.option('host&
浏览 11提问于2018-07-26得票数 6
回答已采纳
2回答
我创建了一个简单的UDF来转换或提取spark中temptabl中的时间字段的一些值。我注册了该函数，但是当我使用sql调用该函数时，它抛出了一个NullPointerException。下面是我的函数和执行它的过程。我在用齐柏林飞艇。奇怪的是，昨天它还在工作，但今天早上它停止了工作。
函数
def convert( time:String ) : String = {
val sdf = new java.text.SimpleDateFormat("HH:mm")
val time1 = sdf.parse(time)
return sdf.format(tim
浏览 14提问于2016-07-28得票数 11
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我正在努力创建一个udf来提取一些列数据。列是棘手的，因为有时它的字符串，但在许多情况下可以是结构。我只想考虑列是struct的时间，并为它提取所需的信息。
假设这个例子：
SELECT annoyingCol.data From SomeDf
annoyingCol.data等于字符串或结构，以避免出现像这样的错误：need struct type but got string;。我想知道是否可以创建一个检查列类型的udf，例如：
SELECT
case when isStruct(annoyingCol.data) then annoyingCol.data.my_data else
浏览 0提问于2018-05-23得票数 2
我在pyspark中有一个列，其中包含如下所示的映射数组：
[{"address": "Fadden", "city": "", "country": "", "note": "", "stateProvince": "Queensland"}]
df.printSchema()为该列返回以下内容：
|-- constituencies: array (nullable = true)
| |-- element: struc
浏览 1提问于2022-02-20得票数 3
回答已采纳
我有一个用我的Spark Java代码编写的UDF，我想在其中传递超过22列(恰好24列)。但是Spark API只允许最多22列，有什么技巧可以覆盖它吗?或者我可以创建自定义UDF函数来覆盖这个限制吗？
浏览 0提问于2019-01-13得票数 0
1回答
数据库条目： id: 9
message: {"Start Date":"11-06-2020","End Date":"11-06-2020"}
Group: NULL
id: 10
message: {"Start Date":"11-06-2020","End Date":"11-06-2020"}
Group: NULL 如何验证数据库中的消息列，查看开始日期的格式是否正确？ 我的spark java代码： String sqlQuery="se
浏览 34提问于2020-11-28得票数 0
我有一个包含3列的hive表："merchants_index"，"weeks_index"，"customer_index“。最终目标是计算每个商家每周的回头客百分比。所谓的客户是重复，我的意思是，例如，在商家购物的客户和第10周也在前4周(第6-9周)在同一商家购物。
以下是我的方法：
步骤1，为每个商家和每周创建一个当前周客户列表和前4周客户列表。
select
merchant_index,
week_index,
collect_set(customer_index) over(partition by merchants_index r
浏览 9提问于2019-05-18得票数 0
1回答
我有一个返回数据的UDF。就像下面的那个
scala> predict_churn(Vectors.dense(2.0,1.0,0.0,3.0,4.0,4.0,0.0,4.0,5.0,2.0))
res3: org.apache.spark.sql.DataFrame = [noprob: string, yesprob: string, pred: string]
scala> predict_churn(Vectors.dense(2.0,1.0,0.0,3.0,4.0,4.0,0.0,4.0,5.0,2.0)).show
+------------------+------
浏览 3提问于2016-12-20得票数 3
回答已采纳
我正在尝试将一个word2vec模型对象传递给我的spark udf。基本上，我有一个带有电影I的测试集，我希望将这些I与model对象一起传递，以获得每一行的推荐电影数组。
def udfGetSynonyms(model: org.apache.spark.ml.feature.Word2VecModel) =
udf((col : String) => {
model.findSynonymsArray("20", 1)
})
然而，这给了我一个空指针异常。当我在udf之外运行model.findSynonymsArray("
浏览 3提问于2018-04-27得票数 3
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