在 Spark Sql 中透视多列和多行

如何解决在 Spark Sql 中透视多列和多行?

开发过程中遇到在 Spark Sql 中透视多列和多行的问题如何解决?下面主要结合日常开发的经验,给出你关于在 Spark Sql 中透视多列和多行的解决方法建议,希望对你解决在 Spark Sql 中透视多列和多行有所启发或帮助;

问题描述

我有以下数据。

enter image description here

我必须在 Spark sql 中旋转才能得到以下结果

enter image description here

尝试了很多方法,在 AWS glue 中执行起来并不复杂。 任何建议都会有所帮助。

以下是尝试过的,

(select * from category_data
unpivot
(
categoreval
for a in (e1,e2)
));```

解决方法

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

object ColumnToRowDataframe extends App {

  val spark = SparkSession.builder
    .master("local[*]")
    .appName("Task_1")
    .getOrCreate()

  import spark.implicits._

  val df1 = Seq(
    ("Michel","01-08-1999","NY"),("Joel","02-08-1999","WT")
  ).toDF("Name","Dob","Place")

  df1.show(false)
  //  +------+----------+-----+
  //  |Name  |Dob       |Place|
  //  +------+----------+-----+
  //  |Michel|01-08-1999|NY   |
  //  |Joel  |02-08-1999|WT   |
  //  +------+----------+-----+

  val resDF = TransposeDF(df1,Seq("Dob","Place"),"Name")
    .withColumnRenamed("Name","Val")

  resDF.show(false)
  //  +-----+----------+----------+
  //  |Val  |Joel      |Michel    |
  //  +-----+----------+----------+
  //  |Place|WT        |NY        |
  //  |Dob  |02-08-1999|01-08-1999|
  //  +-----+----------+----------+

  // https://nikhil-suthar-bigdata.medium.com/how-to-transpose-spark-dataframe-fa82c079a6b
  def TransposeDF(df: DataFrame,columns: Seq[String],pivotCol: String): DataFrame = {
    val columnsValue = columns.map(x => "'" + x + "'," + x)
    val stackCols = columnsValue.mkString(",")
    val df_1 = df.selectExpr(pivotCol,"stack(" + columns.size + "," + stackCols + ")")
      .select(pivotCol,"col0","col1")

    val final_df = df_1.groupBy(col("col0")).pivot(pivotCol).agg(concat_ws("",collect_list(col("col1"))))
      .withColumnRenamed("col0",pivotCol)
    final_df
  }
}

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