Scala 在 Apache Spark 1.3中给数据框添加列

在本文中，我们将介绍如何使用Scala语言在Apache Spark 1.3中给数据框(Data Frame)添加列。数据框是Spark SQL中一种常用的数据结构，可以类比于关系型数据库中的表格。数据框中的每一行都是一个记录，每一列都是一个属性。在实际的数据处理任务中，有时候需要根据已有的列信息计算出新的列，并将新列添加到数据框中。下面我们将通过代码示例来详细介绍这个过程。

首先，我们需要创建一个SparkSession对象，用于创建和操作数据框。 SparkSession是Spark 2.0之后推出的一个全局入口点，用于编写Spark应用程序。

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Append Column to Data Frame in Spark 1.3")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

接下来，假设我们有一个数据框df，存储了一些学生的成绩信息，包括学生姓名(name)、学号(id)和成绩(score)。我们想要根据成绩计算学生是否及格，并将结果存储在新的一列pass中。分数大于等于60分的学生及格，否则不及格。

首先，我们需要定义一个函数来判断学生成绩是否及格：

def isPass(score: Int): String = {
  if (score >= 60){
    "及格"
  } else {
    "不及格"
  }
}

接下来，我们可以通过withColumn方法来添加列：

import org.apache.spark.sql.functions._

val result = df.withColumn("pass", udf(isPass _).apply(col("score")))

在这段代码中，我们使用withColumn方法来添加一个名为”pass”的列，该列的值通过udf(isPass _)函数来计算，传入的参数是score列的值。

最后，我们可以使用show方法来展示添加了新列的数据框：

result.show()

完整代码如下所示：

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}
import org.apache.spark.sql.functions._

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Append Column to Data Frame in Spark 1.3")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

def isPass(score: Int): String = {
    if (score >= 60){
        "及格"
    } else {
        "不及格"
    }
}

val df: DataFrame = spark.createDataFrame(Seq(
    ("Tom", 1, 80),
    ("Jerry", 2, 55),
    ("Alice", 3, 90)
)).toDF("name", "id", "score")

val result = df.withColumn("pass", udf(isPass _).apply(col("score")))
result.show()

运行上述代码后，你可以看到以下输出结果：

+-----+---+-----+-------+
| name| id|score|   pass|
+-----+---+-----+-------+
|  Tom|  1|   80|    及格|
|Jerry|  2|   55| 不及格|
|Alice|  3|   90|    及格|
+-----+---+-----+-------+

在输出结果中，我们可以看到新添加的pass列已经成功计算并显示了学生的及格情况。

阅读更多：Scala 教程

总结

本文介绍了如何使用Scala语言在Apache Spark 1.3中给数据框添加列。通过创建一个SparkSession对象，定义一个处理函数，并使用withColumn方法来添加新列，我们可以方便地对数据框进行扩展。通过示例代码的演示，读者可以更好地理解和掌握这一技巧。希望本文能对大家在实际的数据处理任务中有所帮助。