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我使用 Databricks spark-xml 包将 XML 文件读入 Spark。该文件具有以下数据结构：

<lib>
 <element>
  <genre>Thriller</genre>
  <dates>
   <date>2000-10-01</date>
   <date>2020-10-01</date>
  </dates>
 </element>
 <element>
  <genre>SciFi</genre>
  <dates>
   <date>2015-10-01</date>
  </dates>
 </element>
</lib>

加载数据后，我得到一个数据框，如下所示：

root
 |-- genre: string (nullable = true)
 |-- publish_dates: struct (nullable = true)
 |    |-- publish_date: array (nullable = true)
 |    |    |-- element: string (containsNull = true)

“show”会产生以下结果：

gerne | dates
Th... | [WrappedArray(20...

是否有可能以下列形式获得此结果：

gerne | date
Th... | 2000-...
Th... | 2020-...
Sci.. | 2015-...

我已经尝试过：

val rdd = df.select("genre", "dates").rdd.map(row => (row(0), row(1))).flatMapValues(_.toString)

和

val rdd = df.select("genre", "dates").rdd.map(row => (row(0), Array(row(1)).toList)).flatMap {
  case (label, list) => {
    list.map( (_, label))
  }
}

和

val rdd = df.select("genre", "dates").withColumn("genre", explode($"dates"))

但是没有什么能让我得到正确的结果，事实上最后一个版本根本不起作用，但我通过谷歌犯规了。

任何帮助或提示将不胜感激。

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1 回答 1

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你提到你schema是

root
 |-- genre: string (nullable = true)
 |-- publish_dates: struct (nullable = true)
 |    |-- publish_date: array (nullable = true)
 |    |    |-- element: string (containsNull = true)

这表明你dataframe是

+--------+--------------------------------------+
|genre   |publish_dates                         |
+--------+--------------------------------------+
|thriller|[WrappedArray(2000-10-01, 2020-10-01)]|
+--------+--------------------------------------+

如果是这种情况，那么下面的explode函数应该会给你想要的输出

val finaldf = df.select("genre", "publish_dates").withColumn("publish_dates", explode(col("publish_dates.publish_date")))
finaldf.show(false)

谁的输出

+--------+-------------+
|genre   |publish_dates|
+--------+-------------+
|thriller|2000-10-01   |
|thriller|2020-10-01   |
+--------+-------------+
于 2017-06-24T11:55:57.633 回答