spark.sql.Row转String[]

可以使用`getAs()`方法来将`spark.sql.Row`转换为`String[]`。

以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.Row;

public String[] rowToStringArray(Row row) {
    String[] values = new String[row.length()];
    for (int i = 0; i < row.length(); i++) {
        values[i] = row.getAs(i).toString();
    }
    return values;
}

在这个方法中，我们首先创建一个`String`数组，其长度等于`Row`的长度。然后，我们遍历`Row`中的每个元素，并使用`getAs()`方法将其转换为`String`类型并添加到数组中。最后，我们返回这个数组。

使用这个方法，我们可以将`Row`对象转换为`String`数组：

Row row = ... // get a Row object from DataFrame or Dataset
String[] values = rowToStringArray(row);

相关问题

不对呀，是Spark中的 org.apache.spark.sql.Row 对象

抱歉，我理解错了你的问题。那么在Spark中，可以使用RowFactory工厂类来创建Row对象，同时使用StructField和StructType来定义Row对象的结构。以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.RowFactory;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import org.apache.spark.sql.types.StructField;
import org.apache.spark.sql.types.StructType;

...

// 定义Row对象的结构
StructType schema = new StructType(new StructField[] {
    DataTypes.createStructField("id", DataTypes.IntegerType, true),
    DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true)
});

// 创建Row对象
Row row = RowFactory.create(1, "John");

// 获取Row对象的值
int id = row.getInt(0);
String name = row.getString(1);

在上面的示例代码中，首先使用StructField和StructType定义了一个包含"id"和"name"两个字段的Row对象的结构。然后使用RowFactory工厂类来创建一个包含id和name两个字段值的Row对象，并使用Row.getInt()和Row.getString()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。

Scala 编程实现RDD转DataFrame，并选择一个合理的SQL分析。ratings.csv文件 文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分。数据格式如下： userId, movieId, rating, timestamp movies.csv文件 movieId: 每部电影的Id title：每部电影的名字import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types._

好的，我了解了您的要求。下面是Scala代码实现RDD转DataFrame，并对ratings.csv文件进行分析的示例：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, LongType, StructField, StructType}

object RatingsAnalysis {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("RatingsAnalysis")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 读取ratings.csv文件并转成RDD
    val ratingsRDD = spark.sparkContext.textFile("ratings.csv")
      .map(line => line.split(","))
      .map(fields => (fields(0).toInt, fields(1).toInt, fields(2).toFloat))

    // 构建DataFrame的schema
    val schema = StructType(
      List(
        StructField("userId", IntegerType, nullable = false),
        StructField("movieId", IntegerType, nullable = false),
        StructField("rating", FloatType, nullable = false)
      )
    )

    // 将RDD转成DataFrame
    val ratingsDF = spark.createDataFrame(ratingsRDD.map(row => Row.fromTuple(row)), schema)

    // 注册成表
    ratingsDF.createOrReplaceTempView("ratings")

    // 选择一部分数据进行分析
    val analysisResult = spark.sql("SELECT movieId, AVG(rating) AS avg_rating, COUNT(*) AS num_ratings FROM ratings WHERE userId <= 50 GROUP BY movieId ORDER BY avg_rating DESC LIMIT 10")

    analysisResult.show()

    spark.stop()
  }
}

在这个示例中，我们读取了ratings.csv文件并将其转成了RDD。然后，我们定义了一个DataFrame的schema，将RDD转成DataFrame，并注册成表。最后，我们使用Spark SQL对表进行了查询分析，选择了userId小于等于50的数据，并按照电影的平均评分进行降序排序，最后只显示前10条结果。

这个示例只是一个简单的分析，您可以根据自己的需求进行更复杂的分析。