SparkSQL之更改表结构
本文篇幅较短,内容源于自己在使用SparkSQL时碰到的一个小问题,因为在之后的数据处理过程中多次使用,所以为了加深印象,在此单独成文,以便回顾。
场景
在使用SparkSQL进行数据处理时,碰到这样一种情况:需要更改DataFrame当中某个字段的类型。简而言之,就是需要更改SparkSQL的表结构。出于学习的目的,做了一个简单的Demo。下面来看看这个实例。
Example
......
......
此处省略相关jar包的引入
首先使用sparkSQL的jsonFile加载HDFS上的一个文件(此步在此直接省略了),得到如下的表结构:
scala> dfs.printSchema
root
|-- name: string (nullable = true)
|-- desc: string (nullable = true)
|-- click: double (nullable = true)
|-- view: double(nullable = true)
目的:将click
和view
转成的类型转成Long
。
操作如下:
首先需要定义一个函数,将表内的`Double`类型转为`Long`类型,函数如下:
val toLong = udf[Long, Double](_.toLong)
然后使用withColumn
变换字段类型,代码如下:
val dfs2 = dfs.withColumn("click", toLong(dfs("click"))).withColumn("view", toLong(dfs("view")))
使用printSchema
查看表结构:
另一种转换方式:
dfs0306.withColumn("time",dfs0306("time").cast("Long"))
OK,一个简单的表结构变换便完成了,又get了一个小技巧。
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