Question

当我在Spark 2中检索数据集时，使用select语句，基础列继承查询列的数据类型。

val ds1 = spark.sql("select 1 as a, 2 as b, 'abd' as c")

ds1.printSchema()
root
 |-- a: integer (nullable = false)
 |-- b: integer (nullable = false)
 |-- c: string (nullable = false)

现在，如果我将其转换为case类，它将正确转换值，但底层架构仍然是错误的。

case class abc(a: Double, b: Double, c: String)
val ds2 = ds1.as[abc]
ds2.printSchema()
root
 |-- a: integer (nullable = false)
 |-- b: integer (nullable = false)
 |-- c: string (nullable = false)

ds2.collect
res18: Array[abc] = Array(abc(1.0,2.0,abd))

我“应该”能够指定在创建第二个数据集时使用的编码器，但是scala似乎忽略了这个参数（这是一个BUG吗？）：

val abc_enc = org.apache.spark.sql.Encoders.product[abc]

val ds2 = ds1.as[abc](abc_enc)

ds2.printSchema
root
 |-- a: integer (nullable = false)
 |-- b: integer (nullable = false)
 |-- c: string (nullable = false)

所以我唯一可以看到这样做的方法就是使用createDataset而不是非常复杂的映射，但这需要对底层对象进行收集，因此它并不理想。

val ds2 = spark.createDataset(ds1.as[abc].collect)

Answer 1

这是Spark API中的一个未解决的问题（请查看此票证SPARK-17694）

所以你需要做的是做一个额外的显式演员。这样的事情应该有效：

ds1.as[abc].map(x => x : abc)

Answer 2

您只需在cast上使用columns方法

即可

import sqlContext.implicits._
val ds2 = ds1.select($"a".cast(DoubleType), $"a".cast(DoubleType), $"c")
ds2.printSchema()

你应该

root
 |-- a: double (nullable = false)
 |-- a: double (nullable = false)
 |-- c: string (nullable = false)

Answer 3

您也可以在使用sql查询选择时强制转换列，如下所示

import spark.implicits._

val ds = Seq((1,2,"abc"),(1,2,"abc")).toDF("a", "b","c").createOrReplaceTempView("temp")

val ds1 = spark.sql("select cast(a as Double) , cast (b as Double), c from temp")

ds1.printSchema()

这样的架构为

root
 |-- a: double (nullable = false)
 |-- b: double (nullable = false)
 |-- c: string (nullable = true)

现在您可以使用案例类

转换为数据集

case class abc(a: Double, b: Double, c: String)

val ds2 = ds1.as[abc]
ds2.printSchema()

现在具有所需的架构

root
 |-- a: double (nullable = false)
 |-- b: double (nullable = false)
 |-- c: string (nullable = true)

希望这有帮助！

Answer 4

好的，我想我已经以更好的方式解决了这个问题。

我们可以只引用数据集的rdd，而不是在创建新数据集时使用collect。

所以而不是

val ds2 = spark.createDataset(ds1.as[abc].collect)

我们使用：

val ds2 = spark.createDataset(ds1.as[abc].rdd)

ds2.printSchema
root
 |-- a: double (nullable = false)
 |-- b: double (nullable = false)
 |-- c: string (nullable = true)

这使得延迟评估保持不变，但允许新数据集将encoder用于abc案例类，当我们使用它来创建新表时，后续模式将反映这一点。

如何更改Spark数据集上的架构

4 个答案: