Pyspark SQL dataframe map 具有多种数据类型

Question

我在胶水中有一个 pyspark 代码，我想创建一个 dataframe 和 map 结构，作为 integer 和字符串的组合。

样本数据：

{ "Candidates": [
    {
      "jobLevel": 6,
      "name": "Steven",
    },    {
      "jobLevel": 5,
      "name": "Abby",
    } ] }

因此，我尝试使用以下代码创建 map 数据类型。 但是每次 integer 数据类型 jobLevel 都会转换为字符串数据类型。 有什么建议可以通过保留作业级别的数据类型来完成这项工作吗？

使用的代码：

df = spark.sql("select Supervisor_name, 
           map('job_level', INT(job_level_name), 
          'name', employeeLogin) as Candidates 
     from dataset_1")

Answer 1

map 值不可能有不同的类型。 在这种情况下使用结构。

df = spark.sql("""
    select Supervisor_name, 
           struct(INT(job_level_name) as job_level, 
                  employeeLogin as name
                 ) as Candidates 
    from dataset_1
""")

Answer 2

我是 pyspark 的新手:-)。 但是，让我们尝试并行化，然后根据需要定义模式；

js={ "Candidates": [
    {
      "jobLevel": 6,
      "name": "Steven",
    },    {
      "jobLevel": 5,
      "name": "Abby",
    } ] }



    from pyspark.sql.types import *
    df=sc.parallelize(js["Candidates"])
    schema = StructType([StructField('name', StringType(), True),
                         StructField('jobLevel', IntegerType(), True)])
    df1=spark.read.json(df, schema)
    df1.show(truncate=False)
    df1.printSchema()

我得到：

+------+--------+
|name  |jobLevel|
+------+--------+
|Steven|6       |
|Abby  |5       |
+------+--------+

root
 |-- name: string (nullable = true)
 |-- jobLevel: integer (nullable = true)