有没有简便的方式将一个Java的List<String> 转为spark中的Row对象
时间: 2024-02-20 21:01:02 浏览: 20
有的,可以使用RowFactory工厂类的create方法将一个String列表转换为Row对象。示例如下:
```java
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.RowFactory;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
...
// 定义一个List<String>
List<String> dataList = Arrays.asList("1", "John", "28");
// 将List<String>转为Row对象
Row row = RowFactory.create(dataList.toArray());
// 获取Row对象的值
int id = row.getInt(0);
String name = row.getString(1);
int age = row.getInt(2);
```
在上面的示例代码中,首先定义了一个包含"id"、"name"和"age"三个字段的List<String>对象,然后使用RowFactory工厂类的create方法将List<String>转换为Row对象。最后使用Row.getInt()和Row.getString()等方法获取Row对象的值。需要注意的是,Row对象的字段索引从0开始,因此"id"对应的索引是0,"name"对应的索引是1,"age"对应的索引是2。
相关问题
java 中spark3初始化dataset row
在Java中,初始化Spark 3 Dataset的Row对象可以使用以下代码:
```java
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.types.*;
// 定义结构化数据的类型
StructType schema = new StructType(new StructField[] {
new StructField("name", DataTypes.StringType, false, Metadata.empty()),
new StructField("age", DataTypes.IntegerType, false, Metadata.empty())
});
// 创建Row对象
Row row = RowFactory.create("John", 30);
// 创建Dataset
Dataset<Row> dataset = spark.createDataFrame(Collections.singletonList(row), schema);
```
这里首先需要定义结构化数据的类型,然后使用RowFactory.create()方法创建Row对象,最后使用spark.createDataFrame()方法将Row对象转换为Dataset。注意,如果有多条记录,需要将所有Row对象添加到List中。
写一段使用java代码,提交spark3.2任务,读取hive分区数据,将表所有字段存储在list中,并排除掉分区字段,另存到另一个list,最后使用静态分区输出数据到另一个分区中
好的,下面是使用Java代码提交Spark3.2任务,读取Hive分区数据,将表所有字段存储在List中,并排除分区字段,另存到另一个List中,最后使用静态分区输出数据到另一个分区中的示例代码:
``` java
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.SaveMode;
public class ReadFromHive {
public static void main(String[] args) {
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("ReadFromHive")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate();
// 读取Hive分区数据
Dataset<Row> df = spark.sql("SELECT * FROM my_table WHERE partition_column='partition_value'");
// 获取所有字段名
String[] columnNames = df.columns();
// 将字段名存储在List中
List<String> allColumns = Arrays.asList(columnNames);
// 排除分区字段
allColumns.remove("partition_column");
// 将所有字段存储在另一个List中
List<String> columns = new ArrayList<>();
for (String col : allColumns) {
columns.add(col);
}
// 输出到另一个分区中,使用静态分区
df.selectExpr(columns.toArray(new String[0]))
.write()
.mode(SaveMode.Append)
.partitionBy("partition_column")
.saveAsTable("my_table_partitioned");
}
}
```
需要注意的是,你需要根据实际情况修改代码中的表名、分区字段名、分区值等参数。