更改 spark 数据框中列的可为空属性

Question

我正在为某些测试手动创建数据框。创建它的代码是：

case class input(id:Long, var1:Int, var2:Int, var3:Double)
val inputDF = sqlCtx
  .createDataFrame(List(input(1110,0,1001,-10.00),
    input(1111,1,1001,10.00),
    input(1111,0,1002,10.00)))

因此架构如下所示：

root
 |-- id: long (nullable = false)
 |-- var1: integer (nullable = false)
 |-- var2: integer (nullable = false)
 |-- var3: double (nullable = false)

我想为这些变量中的每一个创建 'nullable = true'。我如何从一开始就声明它或在创建后在新数据框中切换它？

Answer 1

回答

随着进口

import org.apache.spark.sql.types.{StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

你可以使用

/**
 * Set nullable property of column.
 * @param df source DataFrame
 * @param cn is the column name to change
 * @param nullable is the flag to set, such that the column is  either nullable or not
 */
def setNullableStateOfColumn( df: DataFrame, cn: String, nullable: Boolean) : DataFrame = {

  // get schema
  val schema = df.schema
  // modify [[StructField] with name `cn`
  val newSchema = StructType(schema.map {
    case StructField( c, t, _, m) if c.equals(cn) => StructField( c, t, nullable = nullable, m)
    case y: StructField => y
  })
  // apply new schema
  df.sqlContext.createDataFrame( df.rdd, newSchema )
}

直接。

您还可以通过 "pimp my library" 库模式（请参阅我的 SO post What is the best way to define custom methods on a DataFrame? ）使该方法可用，这样您就可以调用

val df = ....
val df2 = df.setNullableStateOfColumn( "id", true )

编辑

备选方案一

使用 setNullableStateOfColumn

的略微修改版本

def setNullableStateForAllColumns( df: DataFrame, nullable: Boolean) : DataFrame = {
  // get schema
  val schema = df.schema
  // modify [[StructField] with name `cn`
  val newSchema = StructType(schema.map {
    case StructField( c, t, _, m) ⇒ StructField( c, t, nullable = nullable, m)
  })
  // apply new schema
  df.sqlContext.createDataFrame( df.rdd, newSchema )
}

备选方案2

明确定义模式。（使用反射创建更通用的解决方案）

configuredUnitTest("Whosebug.") { sparkContext =>

  case class Input(id:Long, var1:Int, var2:Int, var3:Double)

  val sqlContext = new SQLContext(sparkContext)
  import sqlContext.implicits._


  // use this to set the schema explicitly or
  // use refelection on the case class member to construct the schema
  val schema = StructType( Seq (
    StructField( "id", LongType, true),
    StructField( "var1", IntegerType, true),
    StructField( "var2", IntegerType, true),
    StructField( "var3", DoubleType, true)
  ))

  val is: List[Input] = List(
    Input(1110, 0, 1001,-10.00),
    Input(1111, 1, 1001, 10.00),
    Input(1111, 0, 1002, 10.00)
  )

  val rdd: RDD[Input] =  sparkContext.parallelize( is )
  val rowRDD: RDD[Row] = rdd.map( (i: Input) ⇒ Row(i.id, i.var1, i.var2, i.var3))
  val inputDF = sqlContext.createDataFrame( rowRDD, schema ) 

  inputDF.printSchema
  inputDF.show()
}

Answer 2

这是一个迟到的答案，但想为来到这里的人提供一个替代解决方案。通过对代码进行以下修改，您可以从一开始就自动使 DataFrame Column 可为空：

case class input(id:Option[Long], var1:Option[Int], var2:Int, var3:Double)
val inputDF = sqlContext
  .createDataFrame(List(input(Some(1110),Some(0),1001,-10.00),
    input(Some(1111),Some(1),1001,10.00),
    input(Some(1111),Some(0),1002,10.00)))
inputDF.printSchema

这将产生：

root
 |-- id: long (nullable = true)
 |-- var1: integer (nullable = true)
 |-- var2: integer (nullable = false)
 |-- var3: double (nullable = false)

defined class input
inputDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, var1: int, var2: int, var3: double]

本质上，如果您通过使用 Some([element]) 或 None 作为实际输入将字段声明为 Option，则该字段可为空。否则，该字段将不可为空。希望对您有所帮助！

Answer 3

在您的情况 class.

中，只需使用 java.lang.Integer 而不是 scala.Int

case class input(id:Long, var1:java.lang.Integer , var2:java.lang.Integer , var3:java.lang.Double)

Answer 4

设置所有列可为空参数的更紧凑版本

可以使用 _.copy(nullable = nullable) 而不是 case StructField( c, t, _, m) ⇒ StructField( c, t, nullable = nullable, m)。那么整个函数可以写成：

def setNullableStateForAllColumns( df: DataFrame, nullable: Boolean) : DataFrame = {
  df.sqlContext.createDataFrame(df.rdd, StructType(df.schema.map(_.copy(nullable = nullable))))
}

Answer 5

另一种选择，如果您需要就地更改数据框，并且无法重新创建，您可以这样做：

.withColumn("col_name", when(col("col_name").isNotNull, col("col_name")).otherwise(lit(null)))

Spark 会认为此列可能包含 null，并且可空性将设置为 true。此外，您可以使用 udf，将您的值包装在 Option 中。即使对于流媒体案例也能正常工作。

Answer 6

谢谢Martin Senne。只是一点补充。对于内部结构类型，您可能需要递归设置 nullable，如下所示：

def setNullableStateForAllColumns(df: DataFrame, nullable: Boolean): DataFrame = {
    def set(st: StructType): StructType = {
      StructType(st.map {
        case StructField(name, dataType, _, metadata) =>
          val newDataType = dataType match {
            case t: StructType => set(t)
            case _ => dataType
          }
          StructField(name, newDataType, nullable = nullable, metadata)
      })
    }

    df.sqlContext.createDataFrame(df.rdd, set(df.schema))
  }

Answer 7

当您想删除一个列并在 spark 数据框中创建一个新列时，您可以创建一个可为空的列，例如。

df.withColumn("Employee_Name", when(lit('') == '', '').否则(lit(None)))

注意：如果您想创建一个字符串类型的列并使其可为空，则以上代码有效

df.withColumn("Employee_Name", when(lit('') == '', 0).otherwise(lit(None)))

注意：如果您想创建一个整数类型的列并使其可为空，则以上代码有效

更改 spark 数据框中列的可为空属性

Change nullable property of column in spark dataframe

scala

apache-spark

spark-dataframe

回答

编辑

备选方案一

备选方案2

设置所有列可为空参数的更紧凑版本

更改 spark 数据框中列的可为空 属性

Change nullable property of column in spark dataframe

scala

apache-spark

spark-dataframe

回答

编辑

备选方案一

备选方案2

设置所有列可为空参数的更紧凑版本

更改 spark 数据框中列的可为空属性