Java Spark createDataframe来自对象的RDD，列顺序

我试图将自定义对象（Java类）的RDD转换为数据帧，我只是使用方法hiveContext.createDataframe指定对象的类。问题是数据帧是以某种奇怪的顺序使用列创建的，一旦我将DF写入配置单元，值就位于错误的列中。 这是我的密码：

var objectRDD=tableDF.map（（r:Row）=>newattuatore（r（0），r（1）…）
[…使用RDD的操作..]
val resultDF=hiveContext.createDataFrame（objectRDD，classOf[Attuatore]）
resultDF.write.mode（“append”）.saveAsTable（可输出）

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到目前为止，我找到的使字段顺序正确的唯一解决方案是将RDD[Attuatore]转换回RDD[Row]，然后调用createDataFrame（）指定模式，但是，由于我必须对许多类执行此操作，因此我更希望第一种方法具有更干净的代码。

正如HiveContext.createDataFrame的文档所述

由于Java Bean中的字段没有保证排序， SELECT*查询将以未定义的顺序返回列

因此，如果您需要按定义的顺序放置字段，则必须显式地这样做，例如

val MY_COLUMNS = Seq("field1", "field2", ...)
val conformedDF = resultDF.select(MY_COLUMNS.map(col(_)):_*)
conformedDF.write...

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您的代码对我不起作用，它说expected Seq[Column]Find Seq[Any]，但我认为仅使用val conformedDF=resultDF.select（“field1”、“field2”和…）会起作用，因为已经修复了一个拼写错误。我的期望是，您将从其他地方（反射、元数据等）获得列列表（按所需顺序），而不是将它们硬编码为内联。显然后者更简单，如果你不介意的话。我从Java类中获取COL，你知道如何转换数组[String]以将其传递给select方法吗？在妈妈那儿。我使用的是（cols.head，cols.tail:*），其中cols是数组（我不知道Scala）。你可以在数组上使用toSeq方法，例如

def-conform（df:DataFrame，columns:array[String]）：DataFrame={df.select（columns.toSeq.map（col（））：*）}

但是head和tail重载也可以工作，只要你总是至少有一个专栏。非常感谢你的解释