[英]How to make matching schema for two data frame in join without hard coding for every columns
[英]How to write withColumnRenamed for all columns and join two different schema in custom partition in spark data frame
嗨,我有两个文本文件,我必须将这两个文本文件加入以创建唯一的文件。 我已经在spark中使用数据框来实现这一目标。
除某些字段外,两个文本文件的结构相同。
现在,我必须创建数据框架并加入两个数据框架。
问题1:我们如何将这两个具有一些额外字段的数据框连接起来。 例如我的模式首先被归档为TimeStamp,但是我的第一个dataFrame没有TimeStamp字段。
问题2:在我的代码中,我必须重命名所有列,以便在连接后选择列,并且我有29列,因此我必须编写29次重命名函数。有什么办法可以做到而无需编写多次。
问题3:加入后,我必须将输出保存为基于某些字段。 例如,如果StatementTypeCode为BAL,则属于BAL的所有记录将进入一个文件,与map reduce中的自定义分区相同。
这就是我尝试过的latestForEachKey.write.partitionBy("StatementTypeCode")
我希望它应该是正确的。
我知道我在一个帖子中问了很多问题。我正在学习spark scala,因此在每个语法和每个概念中都面临着问题。 我希望我的问题清楚。
这是我现在正在执行的代码。
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
import org.apache.spark.{ SparkConf, SparkContext }
import java.sql.{Date, Timestamp}
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.types.{ StructType, StructField, StringType, DoubleType, IntegerType,TimestampType }
import org.apache.spark.sql.functions.udf
val schema = StructType(Array(
StructField("TimeStamp", StringType),
StructField("LineItem_organizationId", StringType),
StructField("LineItem_lineItemId", StringType),
StructField("StatementTypeCode", StringType),
StructField("LineItemName", StringType),
StructField("LocalLanguageLabel", StringType),
StructField("FinancialConceptLocal", StringType),
StructField("FinancialConceptGlobal", StringType),
StructField("IsDimensional", StringType),
StructField("InstrumentId", StringType),
StructField("LineItemLineItemName", StringType),
StructField("PhysicalMeasureId", StringType),
StructField("FinancialConceptCodeGlobalSecondary", StringType),
StructField("IsRangeAllowed", StringType),
StructField("IsSegmentedByOrigin", StringType),
StructField("SegmentGroupDescription", StringType),
StructField("SegmentChildDescription", StringType),
StructField("SegmentChildLocalLanguageLabel", StringType),
StructField("LocalLanguageLabel_languageId", StringType),
StructField("LineItemName_languageId", StringType),
StructField("SegmentChildDescription_languageId", StringType),
StructField("SegmentChildLocalLanguageLabel_languageId", StringType),
StructField("SegmentGroupDescription_languageId", StringType),
StructField("SegmentMultipleFundbDescription", StringType),
StructField("SegmentMultipleFundbDescription_languageId", StringType),
StructField("IsCredit", StringType),
StructField("FinancialConceptLocalId", StringType),
StructField("FinancialConceptGlobalId", StringType),
StructField("FinancialConceptCodeGlobalSecondaryId", StringType),
StructField("FFFFAction", StringType)))
val textRdd1 = sc.textFile("s3://trfsdisu/SPARK/Main.txt")
val rowRdd1 = textRdd1.map(line => Row.fromSeq(line.split("\\|\\^\\|", -1)))
var df1 = sqlContext.createDataFrame(rowRdd1, schema).drop("index")
val textRdd2 = sc.textFile("s3://trfsdisu/SPARK/Incr.txt")
val rowRdd2 = textRdd2.map(line => Row.fromSeq(line.split("\\|\\^\\|", -1)))
var df2 = sqlContext.createDataFrame(rowRdd2, schema)
// df2.show(false)
import org.apache.spark.sql.expressions._
val windowSpec = Window.partitionBy("LineItem_organizationId", "LineItem_lineItemId").orderBy($"TimeStamp".cast(TimestampType).desc)
val latestForEachKey = df2.withColumn("rank", rank().over(windowSpec)).filter($"rank" === 1).drop("rank", "TimeStamp")
.withColumnRenamed("StatementTypeCode", "StatementTypeCode_1").withColumnRenamed("LineItemName", "LineItemName_1").withColumnRenamed("FFAction", "FFAction_1")
//This is where i need help withColumnRenamed part
val df3 = df1.join(latestForEachKey, Seq("LineItem_organizationId", "LineItem_lineItemId"), "outer")
.select($"LineItem_organizationId", $"LineItem_lineItemId",
when($"StatementTypeCode_1".isNotNull, $"StatementTypeCode_1").otherwise($"StatementTypeCode").as("StatementTypeCode"),
when($"LineItemName_1".isNotNull, $"LineItemName_1").otherwise($"LineItemName").as("LineItemName"),
when($"FFAction_1".isNotNull, $"FFAction_1").otherwise($"FFAction").as("FFAction")).filter(!$"FFAction".contains("D"))
df3.show()
模式部分可以这样解决
val df1 = sqlContext.createDataFrame(rowRdd1, new StructType(schema.tail.toArray))
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