在 Scala 中将 Spark 的 DataFrame 列转换为 List[String]

Converting a Spark's DataFrame column to List[String] in Scala

我正在处理 Movie Lens 数据集。在 csv 个文件中,数据结构为:

movieId movieTitle genres

genres 也是 | 分隔值的列表,该字段可以为空。

我正在尝试获取所有 genres 的唯一列表,以便我可以按如下方式重新排列数据:

movieId movieTitle genre1 genre2 ... genreN

和一行,其中 genregenre1 | genre2 看起来像:

1Title1110...0

到目前为止,我已经能够使用以下代码读取 csv 文件:

val conf         = new SparkConf().setAppName(App.name).setMaster(App.sparkMaster)
val context      = new SparkContext(conf)
val sparkSession = SparkSession.builder()
                   .appName(App.name)
                   .config("header", "true")
                   .config(conf = conf)
                   .getOrCreate()

val movieFrame: DataFrame = sparkSession.read.csv(moviesPath)

如果我尝试这样的事情:

movieFrame.rdd.map(row ⇒ row(2).asInstanceOf[String]).collect()

然后我得到以下异常:

java.lang.ClassNotFoundException: com.github.babbupandey.ReadData$$anonfun

然后,此外,我尝试使用以下代码显式提供架构:

val moviesSchema: StructType = StructType(Array(StructField("movieId", StringType, nullable = true),
                                                        StructField("title", StringType, nullable = true),
                                                        StructField("genres", StringType, nullable = true)))

并尝试过:

val movieFrame: DataFrame = sparkSession.read.schema(moviesSchema).csv(moviesPath)

然后我遇到了同样的异常。

有什么方法可以将 genres 的集合设置为 ListSet 以便我可以进一步将数据转换为所需的格式?任何帮助将不胜感激。

我是这样得到这组流派的:

val genreList: Array[String] = for (row <- movieFrame.select("genres").collect) yield row.getString(0)
val genres: Array[String] =  for {
        g ← genreList
        genres ← g.split("\|")
    } yield genres
val genreSet : Set[String] = genres.toSet

这有效地给出了一个 Array[Array[String]]

    val genreLst = movieFrame.select("genres").rdd.map(r =>     r(0).asInstanceOf[String].split("\|").map(_.toString).distinct).collect()

获取数组[String]

    val genres = genreLst.flatten

    val genreLst = movieFrame.select("genres").rdd.map(r => r(0).asInstanceOf[String].split("\|").map(_.toString).distinct).collect().flatten