如何将双精度数组的文件转换为 spark 中的数据帧？

Question

我是 Scala 和 Apache Spark 的新手。我的文本文件包含如下条目：

[-0.9704851405656525,1.0286638765434661]
[-0.9704851405656525,1.0286638765434661]
[-1.0353873234576638,-0.001849782262230898]
[-0.9704851405656525,1.0286638765434661]
[-0.9704851405656525,1.0286638765434661]
....

我想从中创建数据框。要使用 sql 查询，我的代码看起来像这样，

def processr(str:String) = str.replaceAll("\[", "").replaceAll("\]","")
case class Result(a:Double, b:Double)
val filemat = sc.textFile("mat.txt")
val result = filemat.map(s => s.split(',').map(r=>Result(processr(r[0]).toDouble, processr(r[1]).toDouble)).toDF.cache

然后我收到类似

的错误

<console>:1: error: identifier expected but integer literal found.
       val result = filemat.map(s => s.split(',').map(r=>Result(processr(r[0]).toDouble, processr(r[1]).toDouble)).toDF.cache

我不确定我在代码中犯了什么错误。看来，我的拆分方法不正确。谁能建议我如何隐藏到 Dataframes 中？提前致谢。

Answer 1

您应该使用圆括号而不是方括号。从 Scala 中的数组中提取只是一个 apply 方法调用：

scala> val r = "[-0.9704851405656525,1.0286638765434661]".split(",")
r: Array[String] = Array([-0.9704851405656525, 1.0286638765434661])

scala> r.apply(0)
res4: String = [-0.9704851405656525

还有一些语法糖：

scala> r(0)
res5: String = [-0.9704851405656525

接下来你的地图看起来不对。当你调用 s.split 时你会得到一个 Array[String] 所以 r 实际上是一个 String 而 r(0) 给你 - 或第一个数字。你可能想要这样的东西：

filemat.map(_.split(',') match {
  case Array(s1, s2) => Result(processr(s1).toDouble, processr(s2).toDouble)
})

可以通过使用正则表达式的模式匹配来简化它：

val p =  "^\[(-?[0-9]+\.[0-9]+),(-?[0-9]+\.[0-9]+)\]$".r

filemat.map{
   case p(s1, s2) => Result(s1.toDouble, s2.toDouble)
}

或使用Row.fromSeq方法：

val schema = StructType(Seq(
  StructField("a", DoubleType, false),
  StructField("b", DoubleType, false)))

val p1 = "(-?[0-9]+\.[0-9]+)".r

sqlContext.createDataFrame(filemat.map(s => 
   Row.fromSeq(p1.findAllMatchIn(s).map(_.matched.toDouble).toSeq)), 
   schema)

如何将双精度数组的文件转换为 spark 中的数据帧？

How to convert file with array of double to dataframe in spark?

scala

dataframe

apache-spark

apache-spark-sql