Scala spark 如何与 List[Option[Map[String, DataFrame]]] 交互

如何解决Scala spark 如何与 List[Option[Map[String, DataFrame]]] 交互

我正在尝试与这个 List[Option[Map[String,DataFrame]]] 交互，但我遇到了一些麻烦。

里面有这样的东西：

customer1 -> dataframeX 
customer2 -> dataframeY 
customer3 -> dataframeZ

其中客户是将成为新列的标识符。

我需要对 dataframeX、dataframeY 和 dataframeZ 进行联合（所有 df 都具有相同的列）。在我有这个之前：

map(_.get).reduce(_ union _).select(columns:_*)

它运行良好，因为我只有一个 List[Option[DataFrame]] 并且不需要标识符，但我在使用新列表时遇到了问题。我的想法是修改我的旧映射，我知道我可以做“(0).get”之类的事情，这会给我带来“Map(customer1 -> dataframeX)”，但我不太确定如何在映射并获得最终的数据帧，它是所有三个加上标识符的并集。我的想法：

map(/*get identifier here along with dataframe*/).reduce(_ union _).select(identifier +: columns:_*)

最终结果将类似于：

-------------------------------
|identifier | product  |State | 
-------------------------------
|  customer1|  prod1   |  VA  |
|  customer1|  prod132 |  VA  |
|  customer2|  prod32  |  CA  | 
|  customer2|  prod51  |  CA  |
|  customer2|  prod21  |  AL  |
|  customer2|  prod52  |  AL  |
-------------------------------

解决方法

您可以使用 collect 将 Option[Map[String,Dataframe]] 取消嵌套到 Map[String,DataFrame]。要将标识符放入列中，您应该使用 withColumn。所以你的代码可能看起来像：

import org.apache.spark.sql.functions.lit

val result: DataFrame = frames.collect {
    case Some(m) =>
      m.map {
        case (identifier,dataframe) => dataframe.withColumn("identifier",lit(identifier))
      }.reduce(_ union _)
  }.reduce(_ union _)

,

也许是这样的？

list
  .flatten 
  .flatMap { 
    _.map { case (id,df) => 
      df.withColumn("identifier",id) } 
  }.reduce(_ union _)