在 Spark 的嵌套 XML 中为来自父数据框的子数据框添加额外的列

Posted 2023-04-15

【中文标题】在 Spark 的嵌套 XML 中为来自父数据框的子数据框添加额外的列

【英文标题】：Add extra column for child data frame from parent data frame in nested XML in Spark

【发布时间】：2018-02-07 14:27:05

【问题描述】：

我在加载许多 XML 文件后创建数据。 每个 xml 文件都有一个唯一字段fun:DataPartitionId 我正在从一个 XML 文件创建许多行。

现在我想为 XML 生成的行中的每一行添加此 fun:DataPartitionId。

例如，假设第一个 XML 有 100 行，那么每 100 行将有相同的 fun:DataPartitionId 字段。

所以fun:DataPartitionId 是每个 XML 中的标头。

这就是我正在做的。

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

    import sqlContext.implicits._
    import org.apache.spark. SparkConf, SparkContext 
    import java.sql.Date, Timestamp
    import org.apache.spark.sql.Row
    import org.apache.spark.sql.types._
    import org.apache.spark.sql.functions.udf


val getDataPartition =  udf  (DataPartition: String) => 
    if (DataPartition=="1") "SelfSourcedPublic"
    else  if (DataPartition=="2") "Japan"
    else  if (DataPartition=="3") "SelfSourcedPrivate"
    else "ThirdPartyPrivate"


val getFFActionParent =  udf  (FFAction: String) => 
    if (FFAction=="Insert") "I|!|"
    else if (FFAction=="Overwrite") "I|!|"
    else "D|!|" 


val getFFActionChild =  udf  (FFAction: String) => 
    if (FFAction=="Insert") "I|!|"
    else if (FFAction=="Overwrite") "O|!|"
    else "D|!|" 


val dfContentEnvelope = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.xml").option("rowTag", "env:ContentEnvelope").load("s3://trfsmallfffile/XML")
val dfDataPartition=getDataPartition(dfContentEnvelope("env:Header.fun:DataPartitionId"))


val dfContentItem = dfContentEnvelope.withColumn("column1", explode(dfContentEnvelope("env:Body.env:ContentItem"))).select("column1.*")
val df =dfContentItem.withColumn("DataPartition",dfDataPartition)
df.show()

【参考方案1】：

当您使用

阅读 xml 文件时

val dfContentEnvelope = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.xml").option("rowTag", "env:ContentEnvelope").load("s3://trfsmallfffile/XML")

DataParitionId 列被读取为Long

fun:DataPartitionId: long (nullable = true)

所以你应该把udf函数改成

val getDataPartition =  udf  (DataPartition: Long) =>
  if (DataPartition== 1) "SelfSourcedPublic"
  else  if (DataPartition== 2) "Japan"
  else  if (DataPartition== 3) "SelfSourcedPrivate"
  else "ThirdPartyPrivate"

如果可能，您应该使用 when 函数而不是 udf 函数来提高处理速度和内存使用率

现在我想为 xml 生成的行中的每一行添加这个 fun:DataPartitionId。

你的错误是你忘了select那个特定的列，所以下面的代码

val dfContentItem = dfContentEnvelope.withColumn("column1", explode(dfContentEnvelope("env:Body.env:ContentItem"))).select("column1.*")

应该是

val dfContentItem = dfContentEnvelope.withColumn("column1", explode(dfContentEnvelope("env:Body.env:ContentItem"))).select($"env:Header.fun:DataPartitionId".as("DataPartitionId"),$"column1.*")

然后就可以应用udf函数了

val df = dfContentItem.select(getDataPartition($"DataPartitionId"), $"env:Data.sr:Source.*", $"_action".as("FFAction|!|"))

所以作为一个整体的工作代码应该是

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

    import sqlContext.implicits._
    import org.apache.spark. SparkConf, SparkContext 
    import java.sql.Date, Timestamp
    import org.apache.spark.sql.Row
    import org.apache.spark.sql.types._
    import org.apache.spark.sql.functions.udf


val getDataPartition =  udf  (DataPartition: Long) => 
    if (DataPartition=="1") "SelfSourcedPublic"
    else  if (DataPartition=="2") "Japan"
    else  if (DataPartition=="3") "SelfSourcedPrivate"
    else "ThirdPartyPrivate"


val dfContentEnvelope = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.xml").option("rowTag", "env:ContentEnvelope").load("s3://trfsmallfffile/XML")

val dfContentItem = dfContentEnvelope.withColumn("column1", explode(dfContentEnvelope("env:Body.env:ContentItem"))).select($"env:Header.fun:DataPartitionId".as("DataPartitionId"),$"column1.*")
val df = dfContentItem.select(getDataPartition($"DataPartitionId"), $"env:Data.sr:Source.*", $"_action".as("FFAction|!|"))
df.show(false)

您可以继续执行其余代码。