在Spark 2.x(Scala)中使用flatmap爆炸Cassandra UDT

时间:2018-04-25 06:28:43

标签: scala apache-spark cassandra spark-cassandra-connector apache-spark-2.2

我在Cassandra(3.11.2)中有数据,这也是我的df:

Cassandra的数据:

id | some_data  
-- | ---------  
1  | [{s1:"str11", s2:"str12"},{s1:"str13", s2:"str14"}]
2  | [{s1:"str21", s2:"str22"},{s1:"str23", s2:"str24"}]
3  | [{s1:"str31", s2:"str32"},{s1:"str33", s2:"str44"}]

详情:

 df.printSchema() 
    //|  |-- id: integer (nullable = true)
    //|  |-- some_data: array (nullable = true)
    //|  |    |-- element: struct (containsNull = true)
    //|  |    |    |-- s1: string (nullable = true)
    //|  |    |    |-- s2: string (nullable = true)

这里的Cassandra架构定义为:

  

id:String
  some_data:列出冻结的test_udt创建为 - >   CREATE TYPE test.test_udt(       s1文字,       s2文字   );

我使用spark-cassandra-connector 2.0从Cassandra中提取数据,以便在Spark 2.2.1上进行处理。

必需输出

输出是df的爆炸形式

id | some_data                                          | s1    | s2  
-- | ---------------------------------------------------| ----- | ---- 
1  | [{s1:"str11", s2:"str12"},{s1:"str13", s2:"str14"}]| str11 | str12
1  | [{s1:"str11", s2:"str12"},{s1:"str13", s2:"str14"}]| str13 | str14 
2  | [{s1:"str21", s2:"str22"},{s1:"str23", s2:"str24"}]| str21 | str22
2  | [{s1:"str21", s2:"str22"},{s1:"str23", s2:"str24"}]| str23 | str24
3  | [{s1:"str31", s2:"str32"},{s1:"str33", s2:"str44"}]| str31 | str32
3  | [{s1:"str31", s2:"str32"},{s1:"str33", s2:"str44"}]| str33 | str34

我过去的做法

我使用了spark-cassandra-connector 1.6和Spark 1.6,我对上述问题有一个简洁的解决方案:

import org.apache.spark.sql.functions._    
case class my_data(s1 : String, s2 : String)

val flatData = df.explode(df("some_data")){
            case Row(x : Seq[Row]) =>
                x.map(x =>
                    my_data(
                        x.apply(0).asInstanceOf[String], 
                        x.apply(1).asInstanceOf[String]
                    ))
                  }
flatData.show()

我们升级到2.x后,使用explode功能时出错。 Spark文档说explode已被弃用。建议flatMap替代explode

问题:

  1. 如何在Scala中展开Dataframe以获得与以前相同的结果?
  2. 如何使用flatmap翻译旧代码?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您可以使用explode function作为explode方法的替代方法。 getItem用于通过名称从struct获取字段。

df.withColumn("exploded" , explode($"some_data"))
  .withColumn("s1" , $"exploded".getItem("s1"))
  .withColumn("s2" , $"exploded".getItem("s2"))
  .drop("exploded")
  .show(false)

//+---+------------------------------+-----+-----+
//|id |some_data                     |s1   |s2   |
//+---+------------------------------+-----+-----+
//|1  |[[str11,str12], [str13,str14]]|str11|str12|
//|1  |[[str11,str12], [str13,str14]]|str13|str14|
//|2  |[[str21,str22], [str23,str24]]|str21|str22|
//|2  |[[str21,str22], [str23,str24]]|str23|str24|
//|3  |[[str31,str32], [str33,str44]]|str31|str32|
//|3  |[[str31,str32], [str33,str44]]|str33|str44|
//+---+------------------------------+-----+-----+