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Spark sql 中row的用法

article 2025/3/17 13:13:11

在 Apache Spark 中，Row 是一个表示一行数据的类。它是 Spark SQL 中 DataFrame 或 Dataset 的基本数据单元。每一行数据都由一个 Row 对象表示，而 Row 对象中的每个字段对应数据的一个列。

`Row` 的用法

Row 对象通常用于以下场景：

创建数据：当你手动创建数据时，可以使用 Row 对象来表示每一行数据。
访问数据：当你从 DataFrame 或 Dataset 中提取数据时，每一行数据都是一个 Row 对象。

示例代码解析

在之前的示例中，Row 的用法如下：

val data = Seq(
  Row("Alice", 25, "New York"),
  Row("Bob", 30, "San Francisco"),
  Row("Charlie", null, "Los Angeles")
)

1. 创建 `Row` 对象

每一行数据通过 Row(...) 创建。
Row 的参数顺序与模式（StructType）中定义的字段顺序一致。
例如：
- Row("Alice", 25, "New York") 表示一行数据，其中：
  - 第一个字段是 "Alice"（对应 name 列）。
  - 第二个字段是 25（对应 age 列）。
  - 第三个字段是 "New York"（对应 city 列）。

2. `Row` 的特点

Row 是一个通用的容器，可以存储不同类型的数据（如字符串、整数、布尔值等）。
如果某个字段没有值，可以用 null 表示（例如 Row("Charlie", null, "Los Angeles") 中的 age 字段）。

访问 `Row` 中的数据

当你从 DataFrame 或 Dataset 中提取数据时，每一行都是一个 Row 对象。你可以通过以下方式访问 Row 中的数据：

1. 通过索引访问

使用 row.getInt(index)、row.getString(index) 等方法，根据字段的类型和索引访问数据。
索引从 0 开始。

val firstRow = df.head() // 获取第一行数据
val name = firstRow.getString(0) // 访问第一个字段（name）
val age = firstRow.getInt(1)     // 访问第二个字段（age）
val city = firstRow.getString(2) // 访问第三个字段（city）

2. 通过字段名访问

使用 row.getAs[T](fieldName) 方法，根据字段名访问数据。
需要指定字段的类型 T。

val name = firstRow.getAs[String]("name") // 访问 name 字段
val age = firstRow.getAs[Int]("age")     // 访问 age 字段
val city = firstRow.getAs[String]("city") // 访问 city 字段

3. 转换为集合

使用 row.toSeq 将 Row 转换为一个序列（Seq），方便遍历。

val rowData = firstRow.toSeq // 转换为 Seq[Any]
rowData.foreach(println)      // 打印每一列的值

完整示例

以下是一个完整的示例，展示如何创建 Row 对象并访问其中的数据：

import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{StructType, StructField, StringType, IntegerType}

// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Row Example")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

// 定义模式
val schema = new StructType()
  .add(StructField("name", StringType, nullable = false))
  .add(StructField("age", IntegerType, nullable = true))
  .add(StructField("city", StringType, nullable = true))

// 创建数据
val data = Seq(
  Row("Alice", 25, "New York"),
  Row("Bob", 30, "San Francisco"),
  Row("Charlie", null, "Los Angeles")
)

// 创建 DataFrame
val df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(data), schema)

// 访问第一行数据
val firstRow = df.head()

// 通过索引访问
println(s"Name: ${firstRow.getString(0)}") // Name: Alice
println(s"Age: ${firstRow.getInt(1)}")     // Age: 25
println(s"City: ${firstRow.getString(2)}") // City: New York

// 通过字段名访问
println(s"Name: ${firstRow.getAs[String]("name")}") // Name: Alice
println(s"Age: ${firstRow.getAs[Int]("age")}")     // Age: 25
println(s"City: ${firstRow.getAs[String]("city")}") // City: New York

// 转换为 Seq 并打印
val rowData = firstRow.toSeq
rowData.foreach(println) // 打印：Alice, 25, New York