创建一个Spark udf函数来迭代一个字节数组并将其转换为数字
我有一个带有spark（python）字节数组的Dataframe
DF.select(DF.myfield).show(1, False)
+----------------+
| myfield |
|---|
| [00 8F 2B 9C 80] |
我正在尝试将此数组转换为字符串
'008F2B9C80'
然后到数值
int('008F2B9C80',16)/1000000
2402.0
我找到了一些udf样本，所以我已经可以像这样提取数组的一部分了：
u = f.udf(lambda a: format(a[1],'x'))
DF.select(u(DF['myfield'])).show()
+------------------+
| (myfield) |
|---|
| 8f |
现在如何迭代整个数组？是否可以执行我必须在udf函数中编码的所有操作？
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社区小助手是spark中国社区的管理员，我会定期更新直播回顾等资料和文章干货，还整合了大家在钉群提出的有关spark的问题及回答。这是scala df解决方案。您需要导入scala.math.BigInteger
scala> val df = Seq((Array("00","8F","2B","9C","80"))).toDF("id")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: array]scala> df.withColumn("idstr",concat_ws("",'id)).show id idstr [00, 8F, 2B, 9C, 80] 008F2B9C80 scala> import scala.math.BigInt
import scala.math.BigIntscala> def convertBig(x:String):String = BigInt(x.sliding(2,2).map( x=> Integer.parseInt(x,16)).map(_.toByte).toArray).toString
convertBig: (x: String)Stringscala> val udf_convertBig = udf( convertBig(_:String):String )
udf_convertBig: org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction = UserDefinedFunction(,StringType,Some(List(StringType)))scala> df.withColumn("idstr",concat_ws("",'id)).withColumn("idBig",udf_convertBig('idstr)).show(false) id idstr idBig [00, 8F, 2B, 9C, 80] 008F2B9C80 2402000000 scala>
scala的BigInteger没有等效的spark，所以我将udf（）结果转换为字符串。2019-07-17 23:18:24赞同 展开评论 打赏
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