读实木复合地板成火花集忽略缺少的字段

Question

让我们假设我创建了一个木文件，如下所示：

case class A (i:Int,j:Double,s:String) 

var l1 = List(A(1,2.0,"s1"),A(2,3.0,"S2")) 

val ds = spark.createDataset(l1) 
ds.write.parquet("/tmp/test.parquet") 

是否有可能将其与不同的模式，其中唯一的区别是读入一个类型的数据集几个额外的领域？

如：

case class B (i:Int,j:Double,s:String,d:Double=1.0) // d is extra and has a default value 

有没有办法，我可以使这项工作？ ：

val ds2 = spark.read.parquet("/tmp/test.parquet").as[B] 

Answer 1

火花，如果数据集的架构不匹配所需U类型，可以使用select随着alias或重新安排或重新命名要求。这意味着对于下面的代码工作：

val ds2 = spark.read.parquet("/tmp/test.parquet").as[B] 

以下修改需要做的事情：

val ds2 = spark.read.parquet("/tmp/test.parquet").withColumn("d", lit(1D)).as[B] 

或者，如果创建附加列是不可能的，那么下面可以做：

val ds2 = spark.read.parquet("/tmp/test.parquet").map{ 
    case row => B(row.getInt(0), row.getDouble(1), row.getString(2)) 
}