select jtcy,jtcygmsfzhm from (select jtcy, jtcygmsfzhm FROM f_b_pkjtjzjjfxx ) A lateral view posexplode(split(A.jtcy,',')) s2 ,jtcy, lateral view posexplode(split(A.jtcygmsfzhm,',')) s3 ,jtcygmsfzhm where jtcy=jtcygmsfzhm;

非常抱歉，我之前给出的回答有误。你的查询语句有一些语法错误。正确的查询语句应该是这样的：

SELECT s2.jtcy, s3.jtcygmsfzhm
FROM (
    SELECT jtcy, jtcygmsfzhm 
    FROM f_b_pkjtjzjjfxx
) A
LATERAL VIEW posexplode(split(A.jtcy, ',')) s2 AS idx2, jtcy
LATERAL VIEW posexplode(split(A.jtcygmsfzhm, ',')) s3 AS idx3, jtcygmsfzhm
WHERE s2.idx2 = s3.idx3;

在这个查询中，我修复了语法错误，并将WHERE子句中的条件改为使用拆分后的索引列进行连接。

如果您还有其他问题，请随时提问！

相关问题

select s2.jtcy,s3.jtcygmsfzhm from (select jtcy, jtcygmsfzhm FROM f_b_pkjtjzjjfxx ) A lateral view posexplode(split(A.jtcy,',')) s2 as idx2,jtcy, lateral view posexplode(split(A.jtcygmsfzhm,',')) s3 as idx3,jtcygmsfzhm where s2.jtcy=s3.jtcygmsfzhm;

您的查询语句是正确的，它使用了两个lateral view posexplode函数来拆分字段，并以基于索引的方式将结果扩展为多行。然后通过WHERE子句将拆分后的结果进行连接。

这个查询从表f_b_pkjtjzjjfxx中选择jtcy和jtcygmsfzhm两列。然后，使用lateral view posexplode函数对jtcy字段和jtcygmsfzhm字段进行拆分，并为每个元素生成一个新的行，并将结果命名为s2和s3。最后，通过WHERE子句将s2.jtcy和s3.jtcygmsfzhm进行连接。

如果您还有其他问题，请随时提问！

val userrdd = sc.textFile("C:\\Users\\20430\\Desktop\\spark课设\\users.dat").map(_.split("::")).map(x => (x(0), (x(1), x(2), x(3)))) //用户ID 用户性别 用户年龄 用户职业 val rdd5 = rdd4.join(userrdd) // rdd5.collect().foreach(println) val data: RDD[sex] = rdd5.map(x => sex(x._1, x._2._1._1, x._2._1._2, x._2._2._3, x._2._2._2, x._2._2._1)) import spark.implicits._ val df = data.toDF() //创建dataFrame df.createOrReplaceTempView("sex2") //临时表 val resultDF: DataFrame = spark.sql("select userid,movieid,labe,rating,zhiye,sex from sex2 lateral view explode(split(schema,'\\\\|')) tmp as labe") resultDF.coalesce(1).write.csv("C:\\Users\\20430\\Desktop\\spark课设\\输出") resultDF.show()

这段代码主要是将用户信息、电影信息和评分信息进行整合，并输出到CSV文件中。具体来说，代码第一行通过 `sc.textFile()` 方法将指定路径下的users.dat文件以文本形式读入，然后通过 `map()` 方法对每一行进行切割，得到一个数组，其中数组的第0个元素是用户ID，第1个元素是用户性别，第2个元素是用户年龄，第3个元素是用户职业。然后通过 `map()` 方法将每个元素转换成 Tuple 的形式，即 (userId, (userGender, userAge, userOccupation))。

代码第二行是将电影评分数据和用户信息进行组合，通过 `join()` 方法将rdd4和userrdd进行join操作，得到rdd5。其中，rdd4是已经处理好的电影评分数据和电影类型数据，每个元素是一个Tuple，形如 (userId, (movieId, rating))，userrdd是已经处理好的用户数据，每个元素是一个Tuple，形如 (userId, (userGender, userAge, userOccupation))。

代码第三行是将rdd5中的元素进行转换，将元素的各个部分提取出来，构成一个新的样例类sex的对象，其中sex样例类的各个属性分别对应用户ID、电影ID、评分、职业、性别和年龄。返回一个新的RDD data，其中每个元素都是一个sex对象。

代码第四行将RDD转换成DataFrame类型，然后为DataFrame创建一个名为sex2的临时表。

代码第五行是通过Spark SQL查询的方式，将sex2表展开，得到一个新的DataFrame resultDF，其中每个元素都是一个Tuple，形如 (userId, movieId, label, rating, occupation, gender)。其中，label是指电影类型，通过explode和split函数将sex2表中的schema列展开为多行，每行对应一个电影类型。结果将DataFrame输出到CSV文件中。

代码最后一行是将DataFrame以表格形式展示出来。