【发布时间】:2019-07-27 06:15:13
【问题描述】:
我想通过使用 Scala 读取 Seq 来创建 Spark 数据帧。 seq的数据类型有String、Dataframe、Long和Date类型。
我尝试应用以下方法,但出现了一些错误,可能不是处理问题的正确方法。
val Total_Record_Count = TotalRecordDF.count // geting count total number by reading a dataframe
val Rejected_Record_Count = rejectDF.count // geting count total number by reading a dataframe
val Batch_Run_ID = spark.range(1).select(unix_timestamp as "current_timestamp")
case class JobRunDetails(Job_Name: String, Batch_Run_ID: DataFrame, Source_Entity_Name: String, Total_Record_Count: Long, Rejected_Record_Count: Long, Reject_Record_File_Path: String,Load_Date: String)
val inputSeq = Seq(JobRunDetails("HIT", Batch_Run_ID, "HIT", Total_Record_Count, Rejected_Record_Count, "blob.core.windows.net/feedlayer", Load_Date))
我试过了
val df = sc.parallelize(inputSeq).toDF()
但它抛出错误“java.lang.UnsupportedOperationException: No Encoder found for org.apache.spark.sql.DataFrame”
我只想通过读取序列来创建一个数据框。 任何帮助将不胜感激。 注意:- 我使用的是 Databricks Spark 2.3 版本。
【问题讨论】:
标签: scala dataframe apache-spark azure-databricks