将desc_df中的每个字符串使用flatMap方法对每一行的数据以空格进行拆分，从而得到新的dataframe对象

好的，你可以使用以下代码将`desc_df`中的每个字符串拆分为单词，并将结果存储到一个新的DataFrame中：

import org.apache.spark.sql.functions._

val words = desc_df.flatMap(row => row.getString(0).split(" "))
  .toDF("word")

在这个示例中，我们首先使用`flatMap`方法对`desc_df`中的每一行数据进行操作。对于每一行数据，我们使用`getString(0)`方法获取`desc`列中的字符串，然后使用`split`函数将字符串拆分为单词。`flatMap`方法会将所有拆分后的单词合并到一个新的DataFrame中。

接着，我们使用`toDF`方法将这个新的DataFrame重命名为`word`列，并将结果存储到一个名为`words`的变量中。

需要注意的是，这个代码中的`flatMap`方法返回的是一个`DataFrame`，而不是一个`RDD`。因此，我们不能直接使用`flatMap`方法来对每个单词进行计数。如果你需要对每个单词进行计数，你需要使用`groupBy`和`count`等方法。

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相关问题

val desc_df = data_df.select(data_df("desc"))

这段代码是使用Spark DataFrame API从一个名为`data_df`的DataFrame中选择一个名为`desc`的列，并将结果存储到一个名为`desc_df`的DataFrame中。

具体来说，`data_df("desc")`是一个`Column`对象，它代表了`data_df`中的`desc`列。然后，我们使用`select`方法选择了这个`Column`对象，并将结果存储到一个新的DataFrame中。

可以注意到，这个代码并没有对`desc`列中的数据进行任何处理，仅仅是选择了这个列。如果你想对`desc`列中的数据进行操作，你需要使用DataFrame API中的其他方法，如`split`、`explode`、`groupBy`和`count`等方法。

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转化为SQL语句 c_df = c_df.select(col('business_id'), explode(split(col('checkin_dates'), ',')).alias('datetime')) \ .groupBy('business_id') \ .agg(count('business_id').alias('打卡数')) \ .orderBy(col('打卡数').desc())

这段代码的功能是将一个包含商家ID和打卡日期列表的DataFrame转换为另一个DataFrame，其中每个商家ID对应着该商家的打卡数量。

以下是SQL语句的转换：

SELECT business_id, COUNT(*) AS 打卡数
FROM (
  SELECT business_id, explode(split(checkin_dates, ',')) AS datetime
  FROM c_df
) subquery
GROUP BY business_id
ORDER BY 打卡数 DESC

其中，`explode`函数将一个包含多个元素的数组转换成多行，`split`函数将一个字符串按照指定分隔符拆分成数组。`subquery`是一个子查询，它将原始数据展开成多行，然后再按照商家ID进行分组统计打卡数量。最后，按照打卡数量从高到低进行排序。