java中使用spark如何将column多列合为一列

接下来介绍几种使用spark将DataFrame中一行的多列合并到一列中，并且该列以不同的类型展示保存

1、建立dataset

//自己需要连接的mongo库
    private static String datasource = "";
    //自己需要连接的mongo库的集合
    private static String targetTable = "";

    SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
            .appName("hive-mongo")
            .master("local[*]")
            .enableHiveSupport()
            .config("spark.sql.hive.convertMetastoreOrc", false)
            .config("spark.sql.legacy.hive.tmpTable", true)
            .config("convertMetastoreParquet", false)
            .config("spark.sql.debug.maxToStringFields", 1000)
            .config("spark.mongodb.output.uri", datasource)
            .config("spark.mongodb.output.collection", targetTable)
            .getOrCreate();

    String sql = "select *from user ";

    Dataset<Row> dataset = sparkSession.sql(sql);

2、将已有的列多列合并为一列，并删除之前的列

    //将已有的列（cloumn）多列合并为一个列;并删除之前的列
    Dataset<Row>getDataset = dataset.withColumn("newFLag",concat_ws(String.valueOf(','),
            dataset.col("name"),dataset.col("sex"))).drop("name","sex");

3、将已有的列多列合并为一列，并用特定字符连接

    //将已有的列（cloumn）多列合并为一个列.并用“_”拼接
    Dataset<Row>upselect = dataset.withColumn("newFLag",concat_ws(String.valueOf('_'),
            dataset.col("name"),dataset.col("sex")));

4、将已有的列多列合并为一列，用数组表示

    //将已有的列（column）多列合并为一个列，用数组表示
    Dataset<Row>getUpselect = dataset.withColumn("newFlags", split(col("newFlag"), ",")).drop("newFlag");

5、将已有的列多列合并为一列，并计算合并的值

    //将已存在的列合并为一个列，并计算合并的值
    Dataset<Row>getSelectNum = dataset.withColumn("newFlagNum", dataset.col("A").plus("B").cast(DataTypes.IntegerType));

6、获取已存在的某一列的值的长度，并将获取的长度新增一列

//获取已存在的某一列的值的长度，并将获取的长度新增一列
     UDF1 lengt = new UDF1<String, Integer>() {

        @Override
        public Integer call(String s) throws Exception {
            return s.getBytes().length;
        }
    };

    //
    Dataset<Row> getselectLength;
    {
        try {
            getselectLength = dataset.withColumn("bytesLength", (Column) lengt.call(dataset.col("newFlags")));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }