Spark 数组结构和 UDF答案

【问题标题】：Spark array struct and UDFsSpark 数组结构和 UDF
【发布时间】：2018-01-02 19:02:44
【问题描述】：

我有以下架构，我想添加一个名为距离的新列。此列计算每行的两个时间序列之间的距离：time_series1 和 time_series2

|-- websites: struct (nullable = true)
|    |-- _1: integer (nullable = false)
|    |-- _2: integer (nullable = false)
|-- countryId1: integer (nullable = false)
|-- countryId2: integer (nullable = false)
|-- time_series1: array (nullable = true)
|    |-- element: struct (containsNull = true)
|    |    |-- _1: float (nullable = false)
|    |    |-- _2: date (nullable = true)
|-- time_series2: array (nullable = true)
|    |-- element: struct (containsNull = true)
|    |    |-- _1: float (nullable = false)
|    |    |-- _2: date (nullable = true)

所以我使用 udf 函数将这个新列定义为：

val step2= step1
  .withColumn("distance",  distanceUDF(col("time_series1"),col("time_series2")))
  .select("websites","countryId1","countryId2","time_series1","time_series2","distance")

和 UDF：

 val distanceUDF  = udf( (ts1:Seq[(Float,_)], ts2:Seq[(Float,_)])=>
                            compute_distance( ts1.map(_._1) , ts2.map(_._1)))

但我在映射上有问题，我不知道如何将数组 (struct (float,date).to 映射到 scala。

Seq[(Float,Date)] 是否等同于 array( struct (float,date)) ？我有以下例外：

java.lang.ClassCastException: .GenericRowWithSchema cannot be cast to scala.Tuple2

我的问题与这里暴露的 Spark Sql UDF with complex input parameter 不同。我有一个带日期的有序时间序列（我有一个数组，而不仅仅是一个结构类型）

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark struct user-defined-functions

【解决方案1】：

您添加的链接有您问题的答案

结构类型转换为o.a.s.sql.Row

所以你的函数应该有两个 Seq[Row] 参数。然后你可以使用Row api 来获取浮点数。

在这种情况下，您可能需要使用Datasets。有关嵌套类型的更多信息，您可以观看The Joy of Nested Types

【讨论】：