Apache spark 如何在ApacheSpark中动态地将参数传递给filter函数？

我有一份员工档案，其数据如下：

Name:   Age:
David   25
Jag     32
Paul    33
Sam     18

我将其加载到Apache Spark中的dataframe中，并对值进行过滤，如下所示：

Name:   Age:
David   25
Jag     32
Paul    33
Sam     18

employee_rdd=sc.textFileemployee.txt employee_df=employee_rdd.toDF employee\u data=employee\u df.filterName='David'。收集 +---------+----+ |姓名：|年龄：| +---------+----+ |大卫| 25| +---------+----+ 但当我尝试这样做时：

emp_Name='Sam'并将此名称传递给过滤器，如下所示：

employee_data = employee_df.filter("Name = 'emp_Name'").collect

---

但这给了我一个空列表。

这可以在scala中完成，您可以将其更改为python

val emp_name = "Sam"

val employee_data = employee_df.filter(col("Name") === emp_name)

---

希望这有帮助

这可以在scala中完成，您可以将其更改为python

val emp_name = "Sam"

val employee_data = employee_df.filter(col("Name") === emp_name)

希望这有帮助

尝试以下操作：

emp_Name='Sam'
employee_data = employee_df.filter(employee_df["Name"] == emp_Name).collect()

请尝试以下操作：

emp_Name='Sam'
employee_data = employee_df.filter(employee_df["Name"] == emp_Name).collect()

---

相关答案：相关答案已在以下链接中解释：@Mohan Kumar Kannan这不起作用。你能用where子句的例子来说明这里的相关答案吗：相关答案已经在下面的链接中解释：@Mohan Kumar Kannan这不起作用。问题是关于如何在过滤条件中使用变量。问题是关于如何在过滤条件中使用变量。