where-Klausel funktioniert nicht in der Funke sql-dataframe

Habe ich einen dataframe enthält 3 Spalten : PLZ, lat, lng

Wählen Sie die lat und lng Werte where zip = 00650

So, ich habe versucht mit :

sqlContext.sql("select lat,lng from census where zip=00650").show()

Aber es ist wieder ArrayOutOfBound Ausnahme, weil es keine Werte.
Wenn ich entfernen Sie die where-Klausel, es läuft gut.

Kann mir bitte jemand erklären, was ich falsch mache ?

Update:

dataframe schema:

root 
|-- zip: string (nullable = true) 
|-- lat: string (nullable = true) 
|-- lng: string (nullable = true)

Ersten 10 Zeilen sind :

+-----+---------+-----------+
|  zip|      lat|        lng|
+-----+---------+-----------+
|00601|18.180555| -66.749961|
|00602|18.361945| -67.175597|
|00603|18.455183| -67.119887|
|00606|18.158345| -66.932911|
|00610|18.295366| -67.125135|
|00612|18.402253| -66.711397|
|00616|18.420412| -66.671979|
|00617|18.445147| -66.559696|
|00622|17.991245| -67.153993|
|00623|18.083361| -67.153897|
|00624|18.064919| -66.716683|
|00627|18.412600| -66.863926|
|00631|18.190607| -66.832041|
|00637|18.076713| -66.947389|
|00638|18.295913| -66.515588|
|00641|18.263085| -66.712985|
|00646|18.433150| -66.285875| 
|00647|17.963613| -66.947127|
|00650|18.349416| -66.578079|
können Sie zeigen, was ist das schema Ihrer dataframe mit dataFrame.printSchema()
root |-- zip: string (nullable = true) |-- lat: string (nullable = true) |-- lng: string (nullable = true)

InformationsquelleAutor Ishan | 2017-02-23

  1. 2

    Wie Sie sehen können in Ihrem schema zip ist der Typ String, so dass deine Abfrage sollte so etwas wie dieses

    sqlContext.sql("select lat, lng from census where zip = '00650'").show()

    Update:

    Wenn Sie Spark 2 dann können Sie dies tun:

    import sparkSession.sqlContext.implicits._

val dataFrame = Seq(("10.023", "75.0125", "00650"),("12.0246", "76.4586", "00650"), ("10.023", "75.0125", "00651")).toDF("lat","lng", "zip")

dataFrame.printSchema()

dataFrame.select("*").where(dataFrame("zip") === "00650").show()

dataFrame.registerTempTable("census")

sparkSession.sqlContext.sql("SELECT lat, lng FROM census WHERE zip = '00650'").show()

    Ausgabe:

    root
 |-- lat: string (nullable = true)
 |-- lng: string (nullable = true)
 |-- zip: string (nullable = true)

+-------+-------+-----+
|    lat|    lng|  zip|
+-------+-------+-----+
| 10.023|75.0125|00650|
|12.0246|76.4586|00650|
+-------+-------+-----+

+-------+-------+
|    lat|    lng|
+-------+-------+
| 10.023|75.0125|
|12.0246|76.4586|
+-------+-------+
    Ja, ich habe es versucht auch aber es ist wieder nichts
    Gleichen Fehler mit der aktualisierten version auch - ArrayIndexOutOfBound. Ich denke, das problem ist mit den Daten, aber die Zeilen sind wie : 00650,18.349416, -66.578079 was ich nicht glaube, ist falsch.
    können Sie nur drucken Sie das dataframe 10 Zeilen und zeigen Sie es.
    haben Sie versucht, diese dataFrame.select("*").where(dataFrame("zip") === "00650").show() ??
    wenn Sie mit dieser Verwendung spark-shell dann können Sie dataFrame.where($"zip" === "00650").show()

    InformationsquelleAutor Prasad Khode

  2. 1

    Ich mein Problem gelöst mit RDD eher, dass DataFrame. Er gab mir die gewünschten Ergebnisse :

    val data = sc.textFile("/home/ishan/Desktop/c").map(_.split(","))
val arr=data.filter(_.contains("00650")).take(1)
arr.foreach{a => a foreach println}

    InformationsquelleAutor Ishan

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