วิธี populate แผนที่[ข้อความ,Dataframe]ตอนเป็นคอลัมน์ใน Dataframe ใน language

คุณกำลังสร้างหนึ่งแถวต่อ dataframe. ระวังหน่อยนะถ้าใครคนใดคนหนึ่งของ dataframes ใหญ่พอแล้วนั่นมันไม่สามารถยอมให้ถูกควบคุมหรอยู่คนเดียว executor,ดรหัสนี้จะพักหน่อย

ปล่อยให้เป็นก่อสร้างข้อมูลและแผนที่ dfs ประเภท Map[String, DataFrame].

val df1 = Seq((1, "aaa", 23), (2, "bbb", 34)).toDF("id", "name", "age")
val df2 = Seq(("ludo", 10, 20), ("rummy", 10, 40)).toDF("game", "time", "score")
dfs = Seq(df1, df2)

แล้วสำหรับแต่ละ dataframe ของแผนที่ที่เราสร้างสองคนคอลัมน์. big_map เพื่อนร่วมงางแต่ละคอลัมน์ชื่อของ dataframe งค่า(แสดงอยู่ในข้อความมีสอดคล้องพิมพ์). df เพียงบรรจุชื่อของ dataframe. เราแล้วสหภาพทั้งหมด dataframes กับ reduce และจัดกลุ่มตาม name (มันเป็นแค่ส่วนเสี้ยวที่เห็นอยู่ไหนทุก dataframe ต้องทั้งหมดในหนึ่งแถวและดังนั้นคนหนึ่ง executor).

dfs
    .toSeq
    .map{ case (name, df) => df
        .select(map(
             df.columns.flatMap(c => Seq(lit(c), col(c).cast("string"))) : _*
        ) as "big_map")
        .withColumn("df", lit(name))}
    .reduce(_ union _)
    .groupBy("df")
    .agg(collect_list('big_map) as "column1")
    .show(false)

+---+-----------------------------------------------------------------------------------+
|df |column1                                                                            |
+---+-----------------------------------------------------------------------------------+
|df0|[{id -> 1, name -> aaa, age -> 23}, {id -> 2, name -> bbb, age -> 34}]             |
|df1|[{game -> ludo, time -> 10, score -> 20}, {game -> rummy, time -> 10, score -> 40}]|
+---+-----------------------------------------------------------------------------------+

นี่คือวิธีแก้ปัญหาเฉพาะของใช้คง:

import org.apache.spark.sql._

def sample(dfs : Map[String, DataFrame])(implicit spark: SparkSession): DataFrame =
  dfs
    .values
    .foldLeft(spark.emptyDataFrame)((acc, df) => acc.union(df))

จุดกลุ่มงานคือต้องการที่จะสร้างว่างเปล่า DataFrame accumulator ต้องหรือจะเรียกว่าอดีตจนท.บ.

อีกทางเลือกถ้าคุณสามารถรับรองได้ว่า Map คือไม่ว่างเปล่า

def sample(dfs : Map[String, DataFrame]): DataFrame =
  dfs
    .values
    .reduce((acc, df) => acc.union(df))