Question

我有一个我试图压扁的Dataframe。作为整个过程的一部分，我想爆炸它，所以如果我有一列数组，那么数组的每个值都将用于创建一个单独的行。例如，

id | name | likes
_______________________________
1  | Luke | [baseball, soccer]

应该成为

id | name | likes
_______________________________
1  | Luke | baseball
1  | Luke | soccer

这是我的代码

private DataFrame explodeDataFrame(DataFrame df) {
    DataFrame resultDf = df;
    for (StructField field : df.schema().fields()) {
        if (field.dataType() instanceof ArrayType) {
            resultDf = resultDf.withColumn(field.name(), org.apache.spark.sql.functions.explode(resultDf.col(field.name())));
            resultDf.show();
        }
    }
    return resultDf;
}

问题是在我的数据中，一些数组列有空值。在这种情况下，整个行都将被删除。所以这个数据框：

id | name | likes
_______________________________
1  | Luke | [baseball, soccer]
2  | Lucy | null

成为

id | name | likes
_______________________________
1  | Luke | baseball
1  | Luke | soccer

而不是

id | name | likes
_______________________________
1  | Luke | baseball
1  | Luke | soccer
2  | Lucy | null

如何爆炸我的数组以便我不会丢失空行？

我正在使用Spark 1.5.2和Java 8

Answer 1

Spark 2.2 +

您可以使用explode_outer功能：

import org.apache.spark.sql.functions.explode_outer

df.withColumn("likes", explode_outer($"likes")).show

// +---+----+--------+
// | id|name|   likes|
// +---+----+--------+
// |  1|Luke|baseball|
// |  1|Luke|  soccer|
// |  2|Lucy|    null|
// +---+----+--------+

Spark＆lt; = 2.1

在Scala中，Java等价物应该几乎相同（导入单个函数使用import static）。

import org.apache.spark.sql.functions.{array, col, explode, lit, when}

val df = Seq(
  (1, "Luke", Some(Array("baseball", "soccer"))),
  (2, "Lucy", None)
).toDF("id", "name", "likes")

df.withColumn("likes", explode(
  when(col("likes").isNotNull, col("likes"))
    // If null explode an array<string> with a single null
    .otherwise(array(lit(null).cast("string")))))

这里的想法基本上是将NULL替换为所需类型的array(NULL)。对于复杂类型（a.k.a structs），您必须提供完整的架构：

val dfStruct = Seq((1L, Some(Array((1, "a")))), (2L, None)).toDF("x", "y")

val st =  StructType(Seq(
  StructField("_1", IntegerType, false), StructField("_2", StringType, true)
))

dfStruct.withColumn("y", explode(
  when(col("y").isNotNull, col("y"))
    .otherwise(array(lit(null).cast(st)))))

或

dfStruct.withColumn("y", explode(
  when(col("y").isNotNull, col("y"))
    .otherwise(array(lit(null).cast("struct<_1:int,_2:string>")))))

注意：

如果已创建数组Column且containsNull设置为false，则应首先更改此项（使用Spark 2.1测试）：

df.withColumn("array_column", $"array_column".cast(ArrayType(SomeType, true)))

Answer 2

对接受的答案进行跟进，当数组元素是复杂类型时，很难手动定义它（例如，使用大型结构）。

为了自动完成，我编写了以下帮助方法：

  def explodeOuter(df: Dataset[Row], columnsToExplode: List[String]) = {
      val arrayFields = df.schema.fields
          .map(field => field.name -> field.dataType)
          .collect { case (name: String, type: ArrayType) => (name, type.asInstanceOf[ArrayType])}
          .toMap

      columnsToExplode.foldLeft(df) { (dataFrame, arrayCol) =>
      dataFrame.withColumn(arrayCol, explode(when(size(col(arrayCol)) =!= 0, col(arrayCol))
        .otherwise(array(lit(null).cast(arrayFields(arrayCol).elementType)))))    
 }

Answer 3

您可以使用explode_outer()功能。

Answer 4

要处理空的地图类型列：对于Spark <= 2.1

 List((1, Array(2, 3, 4), Map(1 -> "a")),
(2, Array(5, 6, 7), Map(2 -> "b")),
(3, Array[Int](), Map[Int, String]())).toDF("col1", "col2", "col3").show()


 df.select('col1, explode(when(size(map_keys('col3)) === 0, map(lit("null"), lit("null"))).
otherwise('col3))).show()

Answer 5

from pyspark.sql.functions import *

def flatten_df(nested_df):
    flat_cols = [c[0] for c in nested_df.dtypes if c[1][:6] != 'struct']
    nested_cols = [c[0] for c in nested_df.dtypes if c[1][:6] == 'struct']
    flat_df = nested_df.select(flat_cols +
                               [col(nc + '.' + c).alias(nc + '_' + c)
                                for nc in nested_cols
                                for c in nested_df.select(nc + '.*').columns])
    print("flatten_df_count :", flat_df.count())
    return flat_df

def explode_df(nested_df):
    flat_cols = [c[0] for c in nested_df.dtypes if c[1][:6] != 'struct' and c[1][:5] != 'array']
    array_cols = [c[0] for c in nested_df.dtypes if c[1][:5] == 'array']
    for array_col in array_cols:
        schema = new_df.select(array_col).dtypes[0][1]
        nested_df = nested_df.withColumn(array_col, when(col(array_col).isNotNull(), col(array_col)).otherwise(array(lit(None)).cast(schema))) 
    nested_df = nested_df.withColumn("tmp", arrays_zip(*array_cols)).withColumn("tmp", explode("tmp")).select([col("tmp."+c).alias(c) for c in array_cols] + flat_cols)
    print("explode_dfs_count :", nested_df.count())
    return nested_df


new_df = flatten_df(myDf)
while True:
    array_cols = [c[0] for c in new_df.dtypes if c[1][:5] == 'array']
    if len(array_cols):
        new_df = flatten_df(explode_df(new_df))
    else:
        break
    
new_df.printSchema()

使用 arrays_zip 和 explode 来加快速度并解决 null 问题。

Spark sql如何在不丢失空值的情况下爆炸

5 个答案: