将 Spark Dataframe 转换为 Scala Map 集合答案

【问题标题】：Converting a Spark Dataframe to a Scala Map collection将 Spark Dataframe 转换为 Scala Map 集合
【发布时间】：2016-04-27 16:15:17
【问题描述】：

我正在尝试找到将整个 Spark 数据帧转换为 scala 地图集合的最佳解决方案。最好如下图所示：

从此开始（在 Spark 示例中）：

val df = sqlContext.read.json("examples/src/main/resources/people.json")

df.show
+----+-------+
| age|   name|
+----+-------+
|null|Michael|
|  30|   Andy|
|  19| Justin|
+----+-------+

到这样表示的 Scala 集合（Map of Maps）：

val people = Map(
Map("age" -> null, "name" -> "Michael"),
Map("age" -> 30, "name" -> "Andy"),
Map("age" -> 19, "name" -> "Justin")
)

【问题讨论】：

标签： apache-spark dataframe apache-spark-sql

【解决方案1】：

我认为你的问题没有意义——你最外层的Map，我只看到你试图将值填入其中——你需要在最外面的Map 中有键/值对。话虽这么说：

val peopleArray = df.collect.map(r => Map(df.columns.zip(r.toSeq):_*))

会给你：

Array(
  Map("age" -> null, "name" -> "Michael"),
  Map("age" -> 30, "name" -> "Andy"),
  Map("age" -> 19, "name" -> "Justin")
)

那时你可以这样做：

val people = Map(peopleArray.map(p => (p.getOrElse("name", null), p)):_*)

这会给你：

Map(
  ("Michael" -> Map("age" -> null, "name" -> "Michael")),
  ("Andy" -> Map("age" -> 30, "name" -> "Andy")),
  ("Justin" -> Map("age" -> 19, "name" -> "Justin"))
)

我猜这确实是你想要的。如果您想在任意Long 索引上键入它们，您可以这样做：

val indexedPeople = Map(peopleArray.zipWithIndex.map(r => (r._2, r._1)):_*)

这给了你：

Map(
  (0 -> Map("age" -> null, "name" -> "Michael")),
  (1 -> Map("age" -> 30, "name" -> "Andy")),
  (2 -> Map("age" -> 19, "name" -> "Justin"))
)

【讨论】：

那行得通。我其实是误会了。我只需要一组地图，而第一行正是我所需要的。谢谢

【解决方案2】：

首先从 Dataframe 中获取架构

val schemaList = dataframe.schema.map(_.name).zipWithIndex//get schema list from dataframe

从dataframe中获取rdd并映射

dataframe.rdd.map(row =>
  //here rec._1 is column name and rce._2 index
  schemaList.map(rec => (rec._1, row(rec._2))).toMap
 ).collect.foreach(println)

【讨论】：