在Spark SQL中使用带有任意行的数据集上的映射-Java 学习之路

我正在尝试在任意数据集上使用Dataframe映射函数 . 但是我不明白你将如何从Row-> Row映射 . spark sql文档中没有给出任意数据的示例：

Dataset<Row> original_data = ...
Dataset<Row> changed_data = original_data.map(new MapFunction<Row,Row>{
            @Override
            public Row call(Row row) throws Exception {
                Row newRow = RowFactory.create(obj1,obj2);
                return newRow;
            }
}, Encoders.bean(Row.class));

但是这不起作用，因为需要某种编码器？如何映射到通用行？

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如果obj1和obj2不是基本类型，则将其模式表示为StructType以创建行编码器 . 我建议不要使用Row类型，创建存储obj1和obj2的自定义bean，然后在 map 转换中使用该自定义bean编码器 .

Row type:

StructType customStructType = new StructType();
        customStructType = customStructType.add("obj1", DataTypes.< type>, false);
        customStructType = customStructType.add("obj2", DataTypes.< type >, false);
        ExpressionEncoder<Row> customTypeEncoder = null;

        Dataset<Row> changed_data = original_data.map(row->{
            return RowFactory.create(obj1,obj2);;
    }, RowEncoder.apply(customStructType));

Custom Bean type:

class CustomBean implements ....{
    Object obj1;
    Object obj2;
....
}

Dataset<CustomBean> changed_data = original_data.map(row->{
                return new CustomBean(obj1,obj2);
        }, Encoders.bean(CustomBean));

回复于 2024-05-06T08:19:44+08:00

在Spark SQL中使用带有任意行的数据集上的映射

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