在 Spark 2.x (Scala) 中使用平面图分解 Cassandra UDT

Question

我在 Cassandra (3.11.2) 中有数据，这也是我的 df :

Cassandra 中的数据：

id | some_data  
-- | ---------  
1  | [{s1:"str11", s2:"str12"},{s1:"str13", s2:"str14"}]
2  | [{s1:"str21", s2:"str22"},{s1:"str23", s2:"str24"}]
3  | [{s1:"str31", s2:"str32"},{s1:"str33", s2:"str44"}]

df 详情：

 df.printSchema() 
    //|  |-- id: integer (nullable = true)
    //|  |-- some_data: array (nullable = true)
    //|  |    |-- element: struct (containsNull = true)
    //|  |    |    |-- s1: string (nullable = true)
    //|  |    |    |-- s2: string (nullable = true)

此处 Cassandra 模式定义为：

id : String
some_data : list frozen test_udt created as --> CREATE TYPE test.test_udt ( s1 text, s2 text );

我正在使用 spark-cassandra-connector 2.0 从 Cassandra 中提取数据以在 Spark 2.2.1 上进行处理。

需要输出

输出是 df 的分解形式

id | some_data                                          | s1    | s2  
-- | ---------------------------------------------------| ----- | ---- 
1  | [{s1:"str11", s2:"str12"},{s1:"str13", s2:"str14"}]| str11 | str12
1  | [{s1:"str11", s2:"str12"},{s1:"str13", s2:"str14"}]| str13 | str14 
2  | [{s1:"str21", s2:"str22"},{s1:"str23", s2:"str24"}]| str21 | str22
2  | [{s1:"str21", s2:"str22"},{s1:"str23", s2:"str24"}]| str23 | str24
3  | [{s1:"str31", s2:"str32"},{s1:"str33", s2:"str44"}]| str31 | str32
3  | [{s1:"str31", s2:"str32"},{s1:"str33", s2:"str44"}]| str33 | str34

我过去的做法

我已经使用了 spark-cassandra-connector 1.6 和 Spark 1.6，我有一个解决上述问题的巧妙方法：

import org.apache.spark.sql.functions._    
case class my_data(s1 : String, s2 : String)

val flatData = df.explode(df("some_data")){
            case Row(x : Seq[Row]) =>
                x.map(x =>
                    my_data(
                        x.apply(0).asInstanceOf[String], 
                        x.apply(1).asInstanceOf[String]
                    ))
                  }
flatData.show()

升级到 2.x 后，我在使用 explode 功能时遇到错误。火花文档说 explode 已弃用。建议 flatMap 替代 explode。

问题：

如何在 Scala 中分解 Dataframe 以获得与以前相同的结果？
如何使用 flatmap 翻译我的旧代码？

Answer 1

您可以使用 explode function，这也被建议作为 explode 方法的替代方法。 getItem 用于通过名称从 struct 中获取字段。

df.withColumn("exploded" , explode($"some_data"))
  .withColumn("s1" , $"exploded".getItem("s1"))
  .withColumn("s2" , $"exploded".getItem("s2"))
  .drop("exploded")
  .show(false)

//+---+------------------------------+-----+-----+
//|id |some_data                     |s1   |s2   |
//+---+------------------------------+-----+-----+
//|1  |[[str11,str12], [str13,str14]]|str11|str12|
//|1  |[[str11,str12], [str13,str14]]|str13|str14|
//|2  |[[str21,str22], [str23,str24]]|str21|str22|
//|2  |[[str21,str22], [str23,str24]]|str23|str24|
//|3  |[[str31,str32], [str33,str44]]|str31|str32|
//|3  |[[str31,str32], [str33,str44]]|str33|str44|
//+---+------------------------------+-----+-----+

在 Spark 2.x (Scala) 中使用平面图分解 Cassandra UDT

Explode Cassandra UDT with flatmap in Spark 2.x (Scala)

scala

cassandra

apache-spark

spark-cassandra-connector

apache-spark-2.2

需要输出

我过去的做法

问题：