如何在不转换为火花数据集的情况下遍历数据框？答案

【问题标题】：How to iterate through dataframe without converting to dataset in spark?如何在不转换为火花数据集的情况下遍历数据框？
【发布时间】：2019-03-28 18:09:06
【问题描述】：

我有一个要迭代的数据框，但我不想将数据框转换为数据集。我们必须将 spark scala 代码转换为 pyspark，而 pyspark 不支持数据集。

我通过转换为数据集尝试了以下代码

data in file:

abc,a
mno,b
pqr,a
xyz,b

val a = sc.textFile("<path>")

//creating dataframe with column AA,BB

val b = a.map(x => x.split(",")).map(x =>(x(0).toString,x(1).toString)).toDF("AA","BB") 

b.registerTempTable("test")

case class T(AA:String, BB: String)

//creating dataset from dataframe

val d = b.as[T].collect       

d.foreach{ x=>
    var m = spark.sql(s"select * from test where BB = '${x.BB}'")
    m.show()
}

Without converting to dataset it gives error i.e. with

val d = b.collect

d.foreach{ x=>
    var m = spark.sql(s"select * from test where BB = '${x.BB}'")
    m.show()
}

它给出错误：错误：值 BB 不是 org.apache.spark.sql.ROW 的成员

【问题讨论】：

以下是在 Scala 中，但尝试使用 filter 参数。您无需更改数据框。这个想法是您将 DF1 更改为 Array 并检查数组元素是否在数据框中。要逐个检查元素，您将使用循环机制逐个检查元素。 val bArray = b.selectExpr("BB").rdd.map(x=>x.mkString).collect var iterator = 1 var m = b while(iterator <= bArray.length) { m = b.filter($"BB".isin(bArray(iterator - 1)) m.collect iterator = iterator + 1}

标签： apache-spark pyspark apache-spark-sql apache-spark-dataset

【解决方案1】：

您不能像上面代码中给出的那样循环数据帧。使用dataframe的rdd.collect循环dataframe。

import spark.implicits._
val df = Seq(("abc","a"), ("mno","b"), ("pqr","a"),("xyz","b")).toDF("AA", "BB")
df.registerTempTable("test")
df.rdd.collect.foreach(x => {
     val BBvalue = x.mkString(",").split(",")(1)
     var m = spark.sql(s"select * from test where BB = '$BBvalue'")
     m.show()
})

在循环中，我使用mkString 将 rdd 行转换为字符串，然后用逗号分割列值，并使用列的索引来访问该值。例如，在上面的代码中我使用了(1)，这意味着列BB的列索引是2。

如果您有任何问题，请告诉我。

【讨论】：