如何在Spark SQL Java中将CSV类型字符串转换为数据帧？

debugcn 发表于 Dev

黄若瑟

我使用Spark结构化的流API制作Spark Java客户端代码。这些代码从kafka中提取csv类型字符串

SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("KafkaMongoStream").getOrCreate();
        
Dataset<Row> df = spark.read().format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092"))
            .option("subscribe", "topicForMongoDB")
            .option("startingOffsets", "earliest")
            .load()
            .selectExpr("CAST(value AS STRING)");
            
df.show();

返回的结果成功。这些代码打印csv类型字符串。

+--------------------+
|               value|
+--------------------+
|realtime_start,re...|
|2021-01-27,2021-0...|
|2021-01-27,2021-0...|
|2021-01-27,2021-0...|
|2021-01-27,2021-0...|
|2021-01-27,2021-0...|

然后，我尝试将这些字符串转换为spark sql中的spark数据框。首先，以下代码是java pojo类

public class EntityMongoDB implements Serializable {

    private Date date;
    private float value;
    private String id;
    private String title;
    private String state;
    private String frequency_short;
    private String units_short;
    private String seasonal_adjustment_short;
    
    private static StructType structType = DataTypes.createStructType(new StructField[] {
              
              DataTypes.createStructField("date", DataTypes.DateType, false),
              DataTypes.createStructField("value", DataTypes.FloatType, false),
              DataTypes.createStructField("id", DataTypes.StringType, false),
              DataTypes.createStructField("title", DataTypes.StringType, false),
              DataTypes.createStructField("state", DataTypes.StringType, false),
              DataTypes.createStructField("frequency_short", DataTypes.StringType, false),
              DataTypes.createStructField("units_short", DataTypes.StringType, false),
              DataTypes.createStructField("seasonal_adjustment_short", DataTypes.StringType, false)
    });
    
    public static StructType getStructType() {
        return structType;
    }
}

我编写代码将这些csv类型的字符串转换为数据帧

Dataset<Row> dfs = df.select(from_json(col("value"), EntityMongoDB.getStructType())
        .as("entityMongoDB"))
        .selectExpr("entityMongoDB.date", "entityMongoDB.value", "entityMongoDB.id", 
                "entityMongoDB.title", "entityMongoDB.state", "entityMongoDB.frequency_short", 
                "entityMongoDB.units_short", "entityMongoDB.seasonal_adjustment_short").toDF();

dfs.show();
dfs.printSchema();

打印的架构是正确的。

 |-- date: date (nullable = true)
 |-- value: float (nullable = true)
 |-- id: string (nullable = true)
 |-- title: string (nullable = true)
 |-- state: string (nullable = true)
 |-- frequency_short: string (nullable = true)
 |-- units_short: string (nullable = true)
 |-- seasonal_adjustment_short: string (nullable = true)

但是生成的列充满了空值

+----+-----+----+-----+-----+---------------+-----------+-------------------------+
|date|value|  id|title|state|frequency_short|units_short|seasonal_adjustment_short|
+----+-----+----+-----+-----+---------------+-----------+-------------------------+
|null| null|null| null| null|           null|       null|                     null|
|null| null|null| null| null|           null|       null|                     null|
|null| null|null| null| null|           null|       null|                     null|
|null| null|null| null| null|           null|       null|                     null|
|null| null|null| null| null|           null|       null|                     null|

我认为dataframe的架构生成正确，但是提取数据部分存在一些问题。任何答复将是感激的。最好的祝福

黑主教

您在该value列中使用的字符串不是有效的JSON，因此from_json在这里不起作用。

对于Spark 3+，您可以使用from_csv@mck的注释中指出的内容：

Dataset<Row> dfs = df.select(from_csv(col("value"), EntityMongoDB.getStructType())
        .as("entityMongoDB"))
        .selectExpr("entityMongoDB.*").toDF();

对于3之前的Spark版本，您可以split使用逗号将值，然后将结果数组转换成多列：

Dataset<Row> dfs = df.select(split(col("value"), ",").as("values"))
        .select(IntStream.range(0, 7).map(i -> col("values").getItem(i)).toArray())
        .toDF("date", "value", "id", "title", "state", "frequency_short", "units_short", "seasonal_adjustment_short");

另外，似乎您在值中包含列名，您可以过滤掉该行。

本文收集自互联网，转载请注明来源。

如有侵权，请联系[email protected] 删除。