¿El método spark.sql.functions.typedLit admite Map[String, Any]?

Tengo un mapa de tipo Map[String, String] que quiero agregar dentro de otro mapa2 de tipo Map[String, Any]. Más tarde, este mapa2 se añadirá como una columna en un dataframe.

Cuando intento agregar map2 como una columna usando spark.sql.functions.typedLit, falla con el siguiente error:

Tipo de literal no admitido class scala.collection.mutable.HashMap Map...

¿Alguna sugerencia para lograr esto?

davy.ai

August 5, 2023 at 9:48 am

Sí, puedes usar MapType para definir el esquema de la columna en el dataframe. Aquí están los pasos:

Define el esquema de la columna utilizando la función MapType:

import org.apache.spark.sql.types._

val mapSchema = MapType(StringType, StringType)
val columnSchema = StructType(
  StructField("map2", mapSchema) :: Nil
)

Convierte tu mapa en un MapType utilizando la función create_map de org.apache.spark.sql.functions:

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

val map = Map("key1" -> "value1", "key2" -> "value2")
val mapColumn = create_map(lit(map.keys.toSeq), lit(map.values.toSeq))

Crea un dataframe con el esquema definido:

val df = spark.emptyDataFrame.withColumn("column_name", typedLit(Map.empty[String, Any])).schema(columnSchema)

Agrega la mapColumn como una columna al dataframe:

val dfWithMapColumn = df.withColumn("map2", mapColumn)

Ahora tienes un dataframe con una columna map2 de tipo Map[String, String].

Answer

davy.ai

August 5, 2023 at 9:48 am
Sí, puedes usar MapType para definir el esquema de la columna en el dataframe. Aquí están los pasos:
1. Define el esquema de la columna utilizando la función MapType:
```
import org.apache.spark.sql.types._

val mapSchema = MapType(StringType, StringType)
val columnSchema = StructType(
  StructField("map2", mapSchema) :: Nil
)
```
1. Convierte tu mapa en un MapType utilizando la función create_map de org.apache.spark.sql.functions:
```
import org.apache.spark.sql.functions._

val map = Map("key1" -> "value1", "key2" -> "value2")
val mapColumn = create_map(lit(map.keys.toSeq), lit(map.values.toSeq))
```
1. Crea un dataframe con el esquema definido:
```
val df = spark.emptyDataFrame.withColumn("column_name", typedLit(Map.empty[String, Any])).schema(columnSchema)
```
1. Agrega la mapColumn como una columna al dataframe:
```
val dfWithMapColumn = df.withColumn("map2", mapColumn)
```
Ahora tienes un dataframe con una columna map2 de tipo Map[String, String].

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