Spark处理复杂类型的数据

人畜无害的萌新史莱姆

于 2021-05-17 22:54:46 发布

阅读量362

点赞数

分类专栏：大数据开发文章标签： spark

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38762390/article/details/116953184

版权

本文深入探讨了如何使用Spark处理包含嵌套结构和数组的复杂数据类型，通过实例展示了DataFrame API的操作，包括读取JSON数据、解析复杂字段以及转换和聚合操作。同时，文章还讨论了性能优化策略，确保在大规模数据处理中高效运行。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import org.apache.spark.sql.{
   SparkSession, functions}
import org.apache.spark.sql.functions.{
   array_contains, col, explode, size, split, struct}
import org.junit.Test

class complexType {
   
  val spark = new SparkSession.Builder()
    .appName("chemaDemo1")
    .config("spark.testing.memory", "471859200")
    .master("local[6]")
    .getOrCreate()

  val df = spark.read.format("csv")
    .option("header", "true")
    .option("inferSchema", "true")
    .load("data/retail-data/by-day/2010-12-01.csv")

  @Test
  def structDemo():Unit  = {

最低0.47元/天解锁文章