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我想迭代 Spark 中的模式。使用 df.schema
给出嵌套列表 StructType
和 StructFields
.
根元素可以像这样被索引。
IN: val temp = df.schema
IN: temp(0)
OUT: StructField(A,StringType,true)
IN: temp(3)
OUT: StructField(D,StructType(StructField(D1,StructType(StructField(D11,StringType,true), StructField(D12,StringType,true), StructField(D13,StringType,true)),true), StructField(D2,StringType,true), StructField(D3,StringType,true)),true)
StructType
时,出现以下情况
IN: val temp1 = temp(3).dataType
IN: temp1(0)
OUT:
Name: Unknown Error
Message: <console>:38: error: org.apache.spark.sql.types.DataType does not take parameters
temp1(0)
^
StackTrace:
temp
和
temp1
属于
StructType
类,但是
temp
是可迭代的,但
temp1
不是。
IN: temp.getClass
OUT: class org.apache.spark.sql.types.StructType
IN: temp1.getClass
OUT: class org.apache.spark.sql.types.StructType
dtypes
但在尝试访问嵌套元素时遇到了类似的问题。
IN: df.dtypes(3)(0)
OUT:
Name: Unknown Error
Message: <console>:36: error: (String, String) does not take parameters
df.dtypes(3)(0)
^
StackTrace:
最佳答案
好吧,如果您想要所有嵌套列的列表,您可以编写这样的递归函数
鉴于:
val schema = StructType(
StructField("name", StringType) ::
StructField("nameSecond", StringType) ::
StructField("nameDouble", StringType) ::
StructField("someStruct", StructType(
StructField("insideS", StringType) ::
StructField("insideD", StructType(
StructField("inside1", StringType) :: Nil
)) ::
Nil
)) ::
Nil
)
val rdd = session.sparkContext.emptyRDD[Row]
val df = session.createDataFrame(rdd, schema)
df.printSchema()
root
|-- name: string (nullable = true)
|-- nameSecond: string (nullable = true)
|-- nameDouble: string (nullable = true)
|-- someStruct: struct (nullable = true)
| |-- insideS: string (nullable = true)
| |-- insideD: struct (nullable = true)
| | |-- inside1: string (nullable = true)
def fullFlattenSchema(schema: StructType): Seq[String] = {
def helper(schema: StructType, prefix: String): Seq[String] = {
val fullName: String => String = name => if (prefix.isEmpty) name else s"$prefix.$name"
schema.fields.flatMap {
case StructField(name, inner: StructType, _, _) =>
fullName(name) +: helper(inner, fullName(name))
case StructField(name, _, _, _) => Seq(fullName(name))
}
}
helper(schema, "")
}
ArraySeq(name, nameSecond, nameDouble, someStruct, someStruct.insideS, someStruct.insideD, someStruct.insideD.inside1)
关于scala - 如何遍历 Spark 中的模式?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51374630/
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