更改spark数据帧中列的可空属性

Question

我手动为某些测试创建数据帧。创建它的代码是：

case class input(id:Long, var1:Int, var2:Int, var3:Double)
val inputDF = sqlCtx
  .createDataFrame(List(input(1110,0,1001,-10.00),
    input(1111,1,1001,10.00),
    input(1111,0,1002,10.00)))

因此架构如下所示：

root
 |-- id: long (nullable = false)
 |-- var1: integer (nullable = false)
 |-- var2: integer (nullable = false)
 |-- var3: double (nullable = false)

我想让'nullable = true＆＃39;对于这些变量中的每一个。如何从一开始就声明它或在创建新数据帧后将其切换？

Answer 1

答案

使用导入

import org.apache.spark.sql.types.{StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

你可以使用

/**
 * Set nullable property of column.
 * @param df source DataFrame
 * @param cn is the column name to change
 * @param nullable is the flag to set, such that the column is  either nullable or not
 */
def setNullableStateOfColumn( df: DataFrame, cn: String, nullable: Boolean) : DataFrame = {

  // get schema
  val schema = df.schema
  // modify [[StructField] with name `cn`
  val newSchema = StructType(schema.map {
    case StructField( c, t, _, m) if c.equals(cn) => StructField( c, t, nullable = nullable, m)
    case y: StructField => y
  })
  // apply new schema
  df.sqlContext.createDataFrame( df.rdd, newSchema )
}

直接。

此外，您可以通过＆＃34; pimp my library＆＃34;图书馆模式（参见我的帖子What is the best way to define custom methods on a DataFrame?），以便您可以致电

val df = ....
val df2 = df.setNullableStateOfColumn( "id", true )

修改

替代解决方案1 ​​

使用setNullableStateOfColumn

的略微修改版本

def setNullableStateForAllColumns( df: DataFrame, nullable: Boolean) : DataFrame = {
  // get schema
  val schema = df.schema
  // modify [[StructField] with name `cn`
  val newSchema = StructType(schema.map {
    case StructField( c, t, _, m) ⇒ StructField( c, t, nullable = nullable, m)
  })
  // apply new schema
  df.sqlContext.createDataFrame( df.rdd, newSchema )
}

替代解决方案2

明确定义架构。 （使用反射创建更通用的解决方案）

configuredUnitTest("Stackoverflow.") { sparkContext =>

  case class Input(id:Long, var1:Int, var2:Int, var3:Double)

  val sqlContext = new SQLContext(sparkContext)
  import sqlContext.implicits._


  // use this to set the schema explicitly or
  // use refelection on the case class member to construct the schema
  val schema = StructType( Seq (
    StructField( "id", LongType, true),
    StructField( "var1", IntegerType, true),
    StructField( "var2", IntegerType, true),
    StructField( "var3", DoubleType, true)
  ))

  val is: List[Input] = List(
    Input(1110, 0, 1001,-10.00),
    Input(1111, 1, 1001, 10.00),
    Input(1111, 0, 1002, 10.00)
  )

  val rdd: RDD[Input] =  sparkContext.parallelize( is )
  val rowRDD: RDD[Row] = rdd.map( (i: Input) ⇒ Row(i.id, i.var1, i.var2, i.var3))
  val inputDF = sqlContext.createDataFrame( rowRDD, schema ) 

  inputDF.printSchema
  inputDF.show()
}

Answer 2

这是一个迟到的答案，但希望为来到这里的人们提供替代解决方案。您可以通过对代码进行以下修改，从一开始就自动使DataFrame Column成为可空：

case class input(id:Option[Long], var1:Option[Int], var2:Int, var3:Double)
val inputDF = sqlContext
  .createDataFrame(List(input(Some(1110),Some(0),1001,-10.00),
    input(Some(1111),Some(1),1001,10.00),
    input(Some(1111),Some(0),1002,10.00)))
inputDF.printSchema

这将产生：

root
 |-- id: long (nullable = true)
 |-- var1: integer (nullable = true)
 |-- var2: integer (nullable = false)
 |-- var3: double (nullable = false)

defined class input
inputDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, var1: int, var2: int, var3: double]

基本上，如果您使用Option或Some([element])作为实际输入将字段声明为None，则该字段可以为空。否则，该字段将不可为空。我希望这有帮助！

Answer 3

设置所有列可更改参数

的更紧凑版本

而不是case StructField( c, t, _, m) ⇒ StructField( c, t, nullable = nullable, m)可以使用_.copy(nullable = nullable)。然后整个函数可以写成：

def setNullableStateForAllColumns( df: DataFrame, nullable: Boolean) : DataFrame = {
  df.sqlContext.createDataFrame(df.rdd, StructType(df.schema.map(_.copy(nullable = nullable))))
}

Answer 4

另一种选择，如果您需要就地更改数据框，并且无法重新创建，您可以执行以下操作：

.withColumn("col_name", when(col("col_name").isNotNull, col("col_name")).otherwise(lit(null)))

Spark会认为此列可能包含null，并且可空性将设置为true。 此外，您可以使用udf将您的值包装在Option中。 即使对于流媒体案例也能正常工作。

Answer 5

在你的案例类中使用java.lang.Integer而不是scala.Int。

case class input(id:Long, var1:java.lang.Integer , var2:java.lang.Integer , var3:java.lang.Double)

Answer 6

感谢Martin Senne。 只是一点点补充。对于内部结构类型，您可能需要递归设置 nullable ，如下所示：

def setNullableStateForAllColumns(df: DataFrame, nullable: Boolean): DataFrame = {
    def set(st: StructType): StructType = {
      StructType(st.map {
        case StructField(name, dataType, _, metadata) =>
          val newDataType = dataType match {
            case t: StructType => set(t)
            case _ => dataType
          }
          StructField(name, newDataType, nullable = nullable, metadata)
      })
    }

    df.sqlContext.createDataFrame(df.rdd, set(df.schema))
  }