Scala 如何向DataFrame添加新的结构列

我目前正试图从MongoDB中提取一个数据库，并使用Spark将

geo_points

引入ElasticSearch

Mongo数据库具有纬度和经度值，但ElasticSearch要求将它们转换为

geo_point

类型

Spark中是否有方法将

lat

和

lon

列复制到

数组或
结构的新列中

感谢您的帮助
 我假设您从以下某种平面模式开始：

root
 |-- lat: double (nullable = false)
 |-- long: double (nullable = false)
 |-- key: string (nullable = false)

首先让我们创建示例数据：

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

val rdd = sc.parallelize(
    Row(52.23, 21.01, "Warsaw") :: Row(42.30, 9.15, "Corte") :: Nil)

val schema = StructType(
    StructField("lat", DoubleType, false) ::
    StructField("long", DoubleType, false) ::
    StructField("key", StringType, false) ::Nil)

val df = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema)

一种简单的方法是使用udf和case类：

case class Location(lat: Double, long: Double)
val makeLocation = udf((lat: Double, long: Double) => Location(lat, long))

val dfRes = df.
   withColumn("location", makeLocation(col("lat"), col("long"))).
   drop("lat").
   drop("long")

dfRes.printSchema

我们得到了

root
 |-- key: string (nullable = false)
 |-- location: struct (nullable = true)
 |    |-- lat: double (nullable = false)
 |    |-- long: double (nullable = false)

一个困难的方法是转换数据，然后应用模式：

val rddRes = df.
    map{case Row(lat, long, key) => Row(key, Row(lat, long))}

val schemaRes = StructType(
    StructField("key", StringType, false) ::
    StructField("location", StructType(
        StructField("lat", DoubleType, false) ::
        StructField("long", DoubleType, false) :: Nil
    ), true) :: Nil 
)

sqlContext.createDataFrame(rddRes, schemaRes).show

我们得到了预期的输出

+------+-------------+
|   key|     location|
+------+-------------+
|Warsaw|[52.23,21.01]|
| Corte|  [42.3,9.15]|
+------+-------------+

从头开始创建嵌套模式可能会很乏味，因此如果可以的话，我推荐第一种方法。如果您需要更复杂的结构，可以轻松扩展：

case class Pin(location: Location)
val makePin = udf((lat: Double, long: Double) => Pin(Location(lat, long))

df.
    withColumn("pin", makePin(col("lat"), col("long"))).
    drop("lat").
    drop("long").
    printSchema

我们得到了预期的产出：

root
 |-- key: string (nullable = false)
 |-- pin: struct (nullable = true)
 |    |-- location: struct (nullable = true)
 |    |    |-- lat: double (nullable = false)
 |    |    |-- long: double (nullable = false)

不幸的是，您无法控制
nullable
字段，所以如果它对您的项目很重要，您就必须指定模式

最后，您可以使用1.4中介绍的
struct
函数：

import org.apache.spark.sql.functions.struct

df.select($"key", struct($"lat", $"long").alias("location"))

试试这个：

import org.apache.spark.sql.functions._

df.registerTempTable("dt")

dfres = sql("select struct(lat,lon) as colName from dt")

感谢@zero323的详尽回答！这对很多人都有帮助。您知道我如何递归地为嵌套类型进行映射吗？这个数据比我希望的更糟糕。我看不出你为什么不能。嗨@zero323-你知道如果新结构中有超过10列，你是否可以使用你的UDF方法来创建一个结构？UDF似乎对10个输入变量有限制。@PatrickMcGloin确实有帮助吗？您好@zero323。实际上，你最后一次对“struct”函数的建议帮助了我。我应该先读到底的！