spark dataframe 一列分隔多列,一列分隔多行(scala)
时间: 2023-04-29 07:03:22 浏览: 109
1. 一列分隔多列:
可以使用`split`函数将一列中的字符串按照指定的分隔符分割成多列,例如:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
val df = Seq(("a,b,c"), ("d,e,f")).toDF("col1")
val splitDF = df.select(split($"col1", ",").as("col2"))
splitDF.show()
```
输出结果:
```
+---------+
| col2|
+---------+
|[a, b, c]|
|[d, e, f]|
+---------+
```
2. 一列分隔多行:
可以使用`explode`函数将一列中的数组拆分成多行,例如:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
val df = Seq((Seq("a", "b", "c")), (Seq("d", "e", "f"))).toDF("col1")
val explodeDF = df.select(explode($"col1").as("col2"))
explodeDF.show()
```
输出结果:
```
+----+
|col2|
+----+
| a|
| b|
| c|
| d|
| e|
| f|
+----+
```
相关问题
spark写入hdfs 用csv格式并使用自定义分隔符
使用Spark将数据写入HDFS时,可以选择使用CSV格式,并且可以自定义分隔符。具体步骤如下:
1. 创建SparkSession对象
```scala
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Write CSV to HDFS")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
```
2. 读取数据并转换为DataFrame
```scala
val data = Seq(
("John", 25, "Male"),
("Lisa", 30, "Female"),
("Tom", 20, "Male")
)
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("name", "age", "gender")
```
3. 将DataFrame写入HDFS
```scala
val outputPath = "hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output.csv"
val delimiter = ","
df.write
.option("header", "true")
.option("delimiter", delimiter)
.csv(outputPath)
```
在上面的代码中,我们指定了输出路径和分隔符。此外,我们还设置了一个选项来指定是否包含标题行。
最后,我们可以在HDFS上检查输出文件:
```
hadoop fs -ls /user/hadoop/output.csv
```
输出:
```
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 0 2021-08-02 16:45 /user/hadoop/output.csv/_SUCCESS
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 33 2021-08-02 16:45 /user/hadoop/output.csv/part-00000-7b2d2b0f-7a9d-4d7c-8c1a-7f2b2d8c7f6e-c000.csv
```
现有两个文本文件,如何将两个文件中的相同数据关联起来,变成一个dataframe,用scala语句实现spark程序
可以使用Spark中的RDD和DataFrame API来实现将两个文件中的相同数据关联起来的功能。
首先,我们需要将两个文件分别读入为两个RDD,然后使用Spark的join操作将它们关联在一起,最后将结果转换为DataFrame。
以下是一个示例代码:
```scala
// 读入第一个文件为RDD
val rdd1 = spark.sparkContext.textFile("file1.txt")
// 将每行文本按照分隔符拆分为数组
val rdd1Array = rdd1.map(line => line.split(","))
// 将数组转换为键值对,键为第一个元素,值为整个数组
val rdd1KV = rdd1Array.map(array => (array(0), array))
// 读入第二个文件为RDD
val rdd2 = spark.sparkContext.textFile("file2.txt")
// 将每行文本按照分隔符拆分为数组
val rdd2Array = rdd2.map(line => line.split(","))
// 将数组转换为键值对,键为第一个元素,值为整个数组
val rdd2KV = rdd2Array.map(array => (array(0), array))
// 将两个RDD使用join操作关联在一起
val joinedRDD = rdd1KV.join(rdd2KV)
// 将结果转换为DataFrame
import spark.implicits._
val resultDF = joinedRDD.map {
case (key, (array1, array2)) =>
(key, array1(1), array2(1))
}.toDF("key", "value1", "value2")
```
以上代码假设两个文件的格式都为逗号分隔的两列数据,第一列为键,第二列为值。结果DataFrame的列名为key、value1和value2,其中key为相同的键,value1和value2分别为两个文件中对应键的值。
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