更改 Spark 数据框中列的可为空属性

我正在手动创建一个数据框进行一些测试。创建它的代码是：

case class input(id:Long, var1:Int, var2:Int, var3:Double)
val inputDF = sqlCtx
  .createDataFrame(List(input(1110,0,1001,-10.00),
    input(1111,1,1001,10.00),
    input(1111,0,1002,10.00)))

所以架构看起来像这样：

root
 |-- id: long (nullable = false)
 |-- var1: integer (nullable = false)
 |-- var2: integer (nullable = false)
 |-- var3: double (nullable = false)

我想为这些变量中的每一个设置“nullable = true”。如何从一开始就声明它或在创建后将其切换到新的数据帧中？

Answer

随着进口

import org.apache.spark.sql.types.{StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

您可以使用

/**
 * Set nullable property of column.
 * @param df source DataFrame
 * @param cn is the column name to change
 * @param nullable is the flag to set, such that the column is  either nullable or not
 */
def setNullableStateOfColumn( df: DataFrame, cn: String, nullable: Boolean) : DataFrame = {

  // get schema
  val schema = df.schema
  // modify [[StructField] with name `cn`
  val newSchema = StructType(schema.map {
    case StructField( c, t, _, m) if c.equals(cn) => StructField( c, t, nullable = nullable, m)
    case y: StructField => y
  })
  // apply new schema
  df.sqlContext.createDataFrame( df.rdd, newSchema )
}

直接地。

您还可以通过“pimp my library”库模式使该方法可用（请参阅我的 SO 帖子在 DataFrame 上定义自定义方法的最佳方法是什么？ https://stackoverflow.com/questions/32585670/what-is-the-best-way-to-define-custom-methods-on-a-dataframe），这样你就可以打电话

val df = ....
val df2 = df.setNullableStateOfColumn( "id", true )

Edit

替代解决方案1

使用稍微修改过的版本setNullableStateOfColumn

def setNullableStateForAllColumns( df: DataFrame, nullable: Boolean) : DataFrame = {
  // get schema
  val schema = df.schema
  // modify [[StructField] with name `cn`
  val newSchema = StructType(schema.map {
    case StructField( c, t, _, m) ⇒ StructField( c, t, nullable = nullable, m)
  })
  // apply new schema
  df.sqlContext.createDataFrame( df.rdd, newSchema )
}

替代方案2

明确定义架构。 （使用反射创建更通用的解决方案）

configuredUnitTest("Stackoverflow.") { sparkContext =>

  case class Input(id:Long, var1:Int, var2:Int, var3:Double)

  val sqlContext = new SQLContext(sparkContext)
  import sqlContext.implicits._


  // use this to set the schema explicitly or
  // use refelection on the case class member to construct the schema
  val schema = StructType( Seq (
    StructField( "id", LongType, true),
    StructField( "var1", IntegerType, true),
    StructField( "var2", IntegerType, true),
    StructField( "var3", DoubleType, true)
  ))

  val is: List[Input] = List(
    Input(1110, 0, 1001,-10.00),
    Input(1111, 1, 1001, 10.00),
    Input(1111, 0, 1002, 10.00)
  )

  val rdd: RDD[Input] =  sparkContext.parallelize( is )
  val rowRDD: RDD[Row] = rdd.map( (i: Input) ⇒ Row(i.id, i.var1, i.var2, i.var3))
  val inputDF = sqlContext.createDataFrame( rowRDD, schema ) 

  inputDF.printSchema
  inputDF.show()
}