Spark 2.0.x выгружает csv файл из фрейма данных, содержащего один массив строки типа

У меня есть dataframe df, который содержит один столбец массива типов

df.show() выглядит как

|ID|ArrayOfString|Age|Gender|
+--+-------------+---+------+
|1 | [A,B,D]     |22 | F    |
|2 | [A,Y]       |42 | M    |
|3 | [X]         |60 | F    |
+--+-------------+---+------+

Я пытаюсь сбросить этот df в файле csv следующим образом:

val dumpCSV = df.write.csv(path="/home/me/saveDF")

Он не работает из-за столбца ArrayOfString. Я получаю сообщение об ошибке:

Источник данных CSV не поддерживает тип данных строки массива

Код работает, если я удаляю столбец ArrayOfString. Но мне нужно сохранить ArrayOfString!

Каким будет лучший способ сбросить фреймворк csv, включая столбец ArrayOfString (ArrayOfString должен быть сброшен как один столбец в файле CSV)

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Причина, по которой вы получаете эту ошибку, заключается в том, что формат файла csv не поддерживает типы массивов, вам нужно выразить его как строку, которая сможет сохранить.

Попробуйте следующее:

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

val stringify = udf((vs: Seq[String]) => vs match {
  case null => null
  case _    => s"""[${vs.mkString(",")}]"""
})

df.withColumn("ArrayOfString", stringify($"ArrayOfString")).write.csv(...)

или же

import org.apache.spark.sql.Column

def stringify(c: Column) = concat(lit("["), concat_ws(",", c), lit("]"))

df.withColumn("ArrayOfString", stringify($"ArrayOfString")).write.csv(...)

Ответ 2

Реализация Pyspark:

В этом примере перед сохранением измените поле column_as_array на column_as_string.

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import StringType

def array_to_string(my_list):
    return '[' + ','.join([str(elem) for elem in my_list]) + ']'

array_to_string_udf = udf(array_to_string,StringType())

df = df.withColumn('column_as_str',array_to_string_udf(d["column_as_array"]))

Затем вы можете удалить старый столбец (тип массива) перед сохранением.

df.drop("column_as_array").write.csv(...)

Ответ 3

Нет необходимости в UDF, если вы уже знаете, какие поля содержат массивы. Вы можете просто использовать функцию Cast Spark:

    val dumpCSV = df.withColumn("ArrayOfString", lit("ArrayOfString).cast("string"))
                    .write
                    .csv(path="/home/me/saveDF"

)

Надеюсь, это поможет.

Ответ 4

Вот метод для преобразования всех столбцов ArrayType (любого базового типа) столбца DataFrame в StringType:

def stringifyArrays(dataFrame: DataFrame): DataFrame = {
  val colsToStringify = dataFrame.schema.filter(p => p.dataType.typeName == "array").map(p => p.name)

  colsToStringify.foldLeft(dataFrame)((df, c) => {
    df.withColumn(c, concat(lit("["), concat_ws(", ", col(c).cast("array<string>")), lit("]")))
  })
}

Кроме того, он не использует UDF.

Ответ 5

CSV не является идеальным форматом экспорта, но если вы просто хотите визуально проверить свои данные, это будет работать [ Scala]. Быстрое и грязное решение.

case class example ( id: String, ArrayOfString: String, Age: String, Gender: String)

df.rdd.map{line => example(line(0).toString, line(1).toString, line(2).toString , line(3).toString) }.toDF.write.csv("/tmp/example.csv")