Scala 提取 Spark 数据框中的 `Seq`

在本文中，我们将介绍如何使用 Scala 从 Spark 数据框中提取 Seq 类型的数据。

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什么是 Spark 数据框

Spark 数据框是 Spark SQL 中的一个核心概念，它提供了一个类似于传统数据库表的结构化数据表示方式。数据框是一个分布式的、强类型的数据集合，支持多种数据格式，并提供了一系列的操作和转换方法。在 Spark 中，我们可以使用数据框来进行 SQL 查询、数据分析、机器学习等操作。

提取 Seq 数据

在某些场景中，我们需要从 Spark 数据框的某一列中提取出一个 Seq 类型的数据集合。例如，我们有一个包含产品信息的数据框，其中的一列是商品标签，每个商品可能有多个标签。我们希望提取出每个商品对应的标签集合。

首先，让我们创建一个示例的 Spark 数据框：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import spark.implicits._

// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("SeqExtraction")
  .master("local")
  .getOrCreate()

// 创建示例数据框
val data = Seq(
  (1, "Apple", "Fruit"),
  (2, "Banana", "Fruit"),
  (3, "Carrot", "Vegetable"),
  (4, "Tomato", "Fruit")
).toDF("id", "name", "category")

现在，我们可以使用 Spark 的内置函数进行 Seq 的提取。在 Spark 中，可以通过使用 groupBy 方法根据某一列进行分组，并使用 collect_list 方法将分组后的数据转换为一个 Seq。

以下是使用 Spark 内置函数提取 Seq 的示例代码：

import org.apache.spark.sql.functions._

// 提取 Seq
val extractedSeq = data
  .groupBy("category")
  .agg(collect_list("name").as("names"))
  .orderBy("category")

// 显示提取的 Seq
extractedSeq.show(false)

上述代码中，我们首先使用 groupBy 方法对数据框进行分组，按照商品类别进行分组。然后，使用 collect_list 方法将每个分组中的商品名称列转换为一个 Seq，并将其命名为 names 列。最后，使用 orderBy 方法对结果进行排序。