spark dataframe 一列分隔多列，一列分隔多行（scala）

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：

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：

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

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：

// 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。

Scala spark sql 编程实现RDD转DataFrame，并选择一个合理的SQL分析。ratings.csv文件 和movies.csv文件 ratings.csv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 userId: 每个用户的id movieId: 每部电影的id rating: 用户评分，是5星制 timestamp: 自1970年1月1日零点后到用户提交评价的时间的秒数 movies.cs

v文件里面包含了每部电影的详细信息，格式如下： movieId, title, genres movieId: 每部电影的Id title：每部电影的名字 genres: 每部电影所属的类型（可以是多个，用"|"分隔）

以下是Scala Spark SQL编程实现RDD转DataFrame，并进行分析的示例代码：

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types._

object RDD2DataFrame {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("RDD to DataFrame")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    val sc = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")

    // 定义ratings.csv文件和movies.csv文件的路径
    val ratingsFilePath = "path/to/ratings.csv"
    val moviesFilePath = "path/to/movies.csv"

    // 定义ratings.csv文件的schema
    val ratingsSchema = StructType(Seq(
      StructField("userId", IntegerType, nullable = false),
      StructField("movieId", IntegerType, nullable = false),
      StructField("rating", DoubleType, nullable = false),
      StructField("timestamp", LongType, nullable = false)
    ))

    // 读取ratings.csv文件并转换为DataFrame
    val ratingsDF = spark.read
      .option("header", "true")
      .schema(ratingsSchema)
      .csv(ratingsFilePath)

    // 定义movies.csv文件的schema
    val moviesSchema = StructType(Seq(
      StructField("movieId", IntegerType, nullable = false),
      StructField("title", StringType, nullable = false),
      StructField("genres", StringType, nullable = false)
    ))

    // 读取movies.csv文件并转换为DataFrame
    val moviesDF = spark.read
      .option("header", "true")
      .schema(moviesSchema)
      .csv(moviesFilePath)

    // 使用Spark SQL进行分析，找出评分最高的10部电影
    ratingsDF.join(moviesDF, Seq("movieId"), "inner")
      .groupBy("title")
      .agg(avg("rating").as("avg_rating"))
      .orderBy(desc("avg_rating"))
      .limit(10)
      .show()

    spark.stop()
  }
}

SQL分析：从ratings.csv文件中获取每个用户对每部电影的评分数据，从movies.csv文件中获取每部电影的名字和类型数据，将两个数据集合并后，统计每部电影的平均评分并输出评分最高的前十部电影。