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、name
和 id
。我可以让以下工作:
val reader = new CSVReader(new StringReader(txt))
reader.readAll().map(_ match {
case Array(task, name, id, _*) => Row(task, name, id)
case unexpectedArrayForm =>
throw new RuntimeException("Record did not have correct number of fields: "+ unexpectedArrayForm.mkString(","))
})
但是,我宁愿不必对创建 Spark 行所需的字段数进行硬编码。我试过这个:
val reader = new CSVReader(new StringReader(txt))
reader.readAll().map(_ match {
case Array(args @ _*) => Row(args)
case unexpectedArrayForm =>
throw new RuntimeException("Record did not have correct number of fields: "+ unexpectedArrayForm.mkString(","))
})
但它只是创建了一个包含单个元素的 Row 对象。我怎样才能让它扩展 Row(args)
中的 args
,这样如果我有一个包含 N 个元素的数组,我将得到一个包含 N 个元素的行?
最佳答案
通过添加 _*
将您的输入更改为可变长度:
Row(args:_*)
This is what Row
accepts per its apply
signature .
事实上,除了将它传递给 Row 之外,您甚至不需要做任何事情,因为它已经是正确的序列类型。
reader.readAll().map(Row(_:_*))
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