如何匹配两个数据框的架构答案

【问题标题】：How to match Schema of two Data Frames如何匹配两个数据框的架构
【发布时间】：2019-06-13 11:04:50
【问题描述】：

我在表中保存了默认列名，我想将保存在表中的列名与我将在 CSV 文件中接收到的列名相匹配。

以下代码的结果是：

如果文件具有与表中存储的相同的列名以进行匹配，则执行一些处理，否则退出并抛出不匹配架构的电子邮件。

这是我的代码：

val expectedschemadf = spark.sql(s"""SELECT columnname FROM  table""").columns
val receivedschemadf = spark.table(vendorfile.toString).columns

if(expectedschemadf.size == receivedschemadf.size)
{
  breakable {for(i<-0 to expectedschemadf.size-1 by 1)
  {
    if (!(receivedschemadf contains expectedschemadf(i)))
    {
      print("fail")
      break
    }

  }
  }
}
else(print("fail"))

我想要的结果：

我想将上面的 for 循环自动化到一些预定义的函数中。

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark apache-spark-sql

【解决方案1】：

以下是检查两个数据框架构的示例代码

scala> val df1 = Seq((1,"a", 1.5)).toDF
df1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [_1: int, _2: string ... 1 more field]

scala> df1.printSchema
root
 |-- _1: integer (nullable = false)
 |-- _2: string (nullable = true)
 |-- _3: double (nullable = false)

scala> val df2 = Seq((100,"x", 1231)).toDF
df2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [_1: int, _2: string ... 1 more field]

scala> df2.printSchema
root
 |-- _1: integer (nullable = false)
 |-- _2: string (nullable = true)
 |-- _3: integer (nullable = false)


scala> df1.schema == df2.schema
res7: Boolean = false

scala> val df3 = Seq((100,"x", 123.1)).toDF
df3: org.apache.spark.sql.DataFrame = [_1: int, _2: string ... 1 more field]

scala> df3.printSchema
root
 |-- _1: integer (nullable = false)
 |-- _2: string (nullable = true)
 |-- _3: double (nullable = false)


scala> df1.schema == df3.schema
res9: Boolean = true

【讨论】：

rjshkrmara：感谢您分享您的帮助。基本上我已经完成了你提到的模式检查部分，但现在我想比较列名而不是数据类型。
like：我已将列名存储在 hive 的表中，然后需要将这些名称与文件头进行比较。如果文件头包含与表中存储的列相同的名称，则继续，否则中断工作。
只要在 DF 中获取输入文件的 dtypes。如果您采用元组的第一个变体，它应该给您列名列表，第二个应该有类型。您可以将您的表整体放入另一个序列并匹配序列

【解决方案2】：

我没有在环境中运行此代码，但这通常是如何将列的名称放入 seq 和 Seq.equals 应该返回 true，如果序列的顺序和成员相同，如果有则返回 false差异。

val tableSeq = Seq("name","address","zip") // simulating a seq that you can retrive from your table 
val inputdf = spark.read.json("path") // reading some external data into dataframe
val columnListUnzipped = inputdf.dtypes.unzip // unzip will give tupple of column name and type
val columnList= columnListUnzipped._1 // get all column names as a seq
val isEqual= tableSeq.euqals(columnList) // compare 2 sequences with using equal as provided by Scala

【讨论】：

谢谢 Aaron：我已经更新了我的问题，我想自动化我的代码
不确定您还需要什么.. 上面的代码应该可以完成您想要完成的工作

【解决方案3】：

这就是我完成任务的方式。

val expectedCol = dfMetaDataFileTracker.select("COLUMNNAME").collect().map(_.getString(0)).sorted.toList.map(_.toUpperCase()) 
val receivedCol = dfVendorFile.columns.sorted.toList.map(_.toUpperCase())
  if ((expectedCol.length == receivedCol.length) && (expectedCol.equals(receivedCol))) 
  {
    println("file schema matched with the expected schema!")
    break
  }
  else {
    println("file schema does not matched with the expected schema!")
    break        
  }

【讨论】：