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我在我的项目中使用spark-sql-2.3.1v、kafka和java8。我正在尝试将接收到的主题 byte[] 转换为 kafka 消费者端的数据集。
详细信息如下
我有
class Company{
String companyName;
Integer companyId;
}
我定义为
public static final StructType companySchema = new StructType(
.add("companyName", DataTypes.StringType)
.add("companyId", DataTypes.IntegerType);
但是消息定义为
class Message{
private List<Company> companyList;
private String messageId;
}
我试图定义为
StructType messageSchema = new StructType()
.add("companyList", DataTypes.createArrayType(companySchema , false),false)
.add("messageId", DataTypes.StringType);
我使用序列化将消息作为 byte[] 发送到 kafka 主题。
我在消费者处成功收到消息字节[]。我正在尝试将其转换为数据集?怎么办?
Dataset<Row> messagesDs = kafkaReceivedStreamDs.select(from_json(col("value").cast("string"), messageSchema ).as("messages")).select("messages.*");
messagesDs.printSchema();
root
|-- companyList: array (nullable = true)
| |-- element: struct (containsNull = true)
| | |-- companyName: string (nullable = true)
| | |-- companyId: integer (nullable = true)
|-- messageId: string (nullable = true)
Dataset<Row> comapanyListDs = messagesDs.select(explode_outer(col("companyList")));
comapanyListDs.printSchema();
root
|-- col: struct (nullable = true)
| |-- companyName: string (nullable = true)
| |-- companyId: integer (nullable = true)
Dataset<Company> comapanyDs = comapanyListDs.as(Encoders.bean(Company.class));
出现错误:
线程“main”org.apache.spark.sql.AnalysisException中出现异常:无法解析给定输入列的“companyName
”:[col];
如何获取Dataset记录,如何获取?
最佳答案
你的结构在爆炸时被命名为“col”。
由于您的 Bean 类没有“col”属性,因此它会因上述错误而失败。
Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve 'companyName' given input columns: [col];
您可以执行以下选择来获取相关列作为普通列:像这样的事情:
Dataset<Row> comapanyListDs = messagesDs.select(explode_outer(col("companyList"))).
select(col("col.companyName").as("companyName"),col("col.companyId").as("companyId"));
我尚未测试语法,但一旦您从每行的结构中获得纯列,就必须立即执行下一步。
关于java - 如何在spark中将List<Objects>的byte[]解码为Dataset<Row>?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60116642/
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