udf 火花列名称
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【中文标题】udf 火花列名称【英文标题】:udf spark column names 【发布时间】:2016-07-12 14:00:37 【问题描述】:我需要指定一个列序列。如果我传递两个字符串,它可以正常工作
val cols = array("predicted1", "predicted2")
但是如果我传递一个序列或一个数组,我会得到一个错误:
val cols = array(Seq("predicted1", "predicted2"))
你能帮帮我吗?非常感谢!
【问题讨论】:
【参考方案1】:您至少有两个选择:
使用Seq[String]
:
val columns: Seq[String] = Seq("predicted1", "predicted2")
array(columns.head, columns.tail: _*)
使用Seq[ColumnName]
:
val columns: Seq[ColumnName] = Seq($"predicted1", $"predicted2")
array(columns: _*)
【讨论】:
【参考方案2】:函数签名是def array(colName: String, colNames: String*): Column
,这意味着它需要一个字符串,然后是一个或多个字符串。如果要使用序列,请这样做:
array("predicted1", Seq("predicted2"):_*)
从我所看到的in the code 来看,这个函数有几个重载版本,但没有一个直接使用Seq
。因此,按照描述将其转换为可变参数应该是可行的方法。
【讨论】:
【参考方案3】:您可以使用 Spark 的数组形式 def array(cols: Column*): Column
,其中 cols
val 使用 $
列名称表示法定义而不 - 即,当您想要专门使用 Seq[ColumnName]
类型时,但使用字符串创建。以下是解决方法...
import org.apache.spark.sql.ColumnName
import sqlContext.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions._
val some_states: Seq[String] = Seq("state_AK","state_AL","state_AR","state_AZ")
val some_state_cols: Seq[ColumnName] = some_states.map(s => symbolToColumn(scala.Symbol(s)))
val some_array = array(some_state_cols: _*)
...使用 Spark 的 symbolToColumn
方法。
或直接使用ColumnName(s)
构造函数。
val some_array: Seq[ColumnName] = some_states.map(s => new ColumnName(s))
【讨论】:
以上是关于udf 火花列名称的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章