sparkSQL自定义schema的方法

最新推荐文章于 2024-08-05 22:50:20 发布

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#spark #大数据

在SparkSQL的数据处理过程中，特别是涉及ETL操作时，可能需要对Row对象进行特定处理。文章介绍了三种创建schema的方法：一是从Parquet文件读取schema；二是使用StructType和ArrayType直接定义；三是通过Scala的caseclass和ScalaReflection生成schema。这些方法有助于简化处理逻辑并实现数据映射。

背景

在使用sparkSQL处理etl数据时，有时候需要直接处理Row对象，比如reduceByKey择一，或者返回值为Row对象的udf，为了简化处理逻辑，需要用户自定义schema，使其自动完成映射。

自定义方法

方法一：从历史数据获取schema

val schema = spark.read.parquet("/path").schema

方法二：使用StructType定义schema

import org.apache.spark.sql.types._
val schema = ArrayType(StructType(Nil).add("name", StringType).add("active_dates", BinaryType))

方法三：利用case class生成schema

import org.apache.spark.sql.catalyst.ScalaReflection
case class MyClass(name: String, active_dates: Array[Byte])
val schema = ScalaReflection.schemaFor[Seq[MyClass]].dataType