scala - 如何处理 Spark 数据​​帧中的数组<String>？

Question

我有一个 json 数据集，它的格式为:

val data = spark.read.json("user.json").select("user_id","friends").show()
+--------------------+--------------------+
|             user_id|             friends|
+--------------------+--------------------+
|18kPq7GPye-YQ3LyK...|[rpOyqD_893cqmDAt...|
|rpOyqD_893cqmDAtJ...|[18kPq7GPye-YQ3Ly...|
|4U9kSBLuBDU391x6b...|[18kPq7GPye-YQ3Ly...|
|fHtTaujcyKvXglE33...|[18kPq7GPye-YQ3Ly...|
+--------------------+--------------------+
data: org.apache.spark.sql.DataFrame = [user_id: string, friends: array<string>]

如何将其转换为 [user_id: String,friend: String]，例如:

+--------------------+--------------------+
|             user_id|             friend|
+--------------------+--------------------+
|18kPq7GPye-YQ3LyK...| rpOyqD_893cqmDAt...|
|18kPq7GPye-YQ3LyK...| 18kPq7GPye-YQ3Ly...|
|4U9kSBLuBDU391x6b...| 18kPq7GPye-YQ3Ly...|
|fHtTaujcyKvXglE33...| 18kPq7GPye-YQ3Ly...|
+--------------------+--------------------+

我怎样才能得到这个数据框？

Answer 1

您可以使用 concat_ws连接字符串数组并仅获取字符串的函数

data.withColumn("friends", concat_ws("",col("friends")))

concat_ws(java.lang.String sep, Column... exprs) Concatenates multiple input string columns together into a single string column, using the given separator.

或者您可以使用简单的 udf 将数组转换为字符串，如下所示

 import org.apache.spark.sql.functions._

 val value = udf((arr: Seq[String]) => arr.mkString(" "))

 val newDf = data.withColumn("hobbies", value($"friends"))

如果你想为用户获取数组的值，那么你可以使用 explode方法如

data.withColumn("friends", explode($"friends"))

explode(Column e) Creates a new row for each element in the given array or map column.

如果您只想获取一个数据，那么正如@ramesh 建议的那样，您可以获得第一个元素

data.withColumn("friends", $"friends"(0))

希望这可以帮助!