【Spark】Spark SQL 数据类型转换_spark 字段类型，高级大数据开发开发面试解答之线程篇_spark sql类型转换

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

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正文

| ShortType | Short |
| IntegerType | Int |
| LongType | Long |
| FloatType | Float |
| DoubleType | Double |
| DecimalType | scala.math.BigDecimal |
| StringType | String |
| BinaryType | Array[Byte] |
| BooleanType | Boolean |
| TimestampType | java.sql.Timestamp |
| DateType | java.sql.Date |
| ArrayType | scala.collection.Seq |
| MapType | scala.collection.Map |
| StructType | org.apache.spark.sql.Row |
| StructField | The value type in Scala of the data type of this field (For example, Int for a StructField with the data type IntegerType) |

Spark SQL数据类型转换案例

一句话描述：调用Column类的cast方法

如何获取Column类

这个之前写过

df("columnName")            // On a specific `df` DataFrame.
col("columnName")           // A generic column not yet associated with a DataFrame.
col("columnName.field")     // Extracting a struct field
col("`a.column.with.dots`") // Escape `.` in column names.
$"columnName"               // Scala short hand for a named column.

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测试数据准备

1,tom,23
2,jack,24
3,lily,18
4,lucy,19

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spark入口代码

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

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测试默认数据类型

spark.read.
      textFile("./data/user")
      .map(_.split(","))
      .map(x => (x(0), x(1), x(2)))
      .toDF("id", "name", "age")
      .dtypes
      .foreach(println)

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结果：

(id,StringType)
(name,StringType)
(age,StringType)

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说明默认都是StringType类型

把数值型的列转为IntegerType

 import spark.implicits._
    spark.read.
      textFile("./data/user")
      .map(_.split(","))
      .map(x => (x(0), x(1), x(2)))
      .toDF("id", "name", "age")
      .select($"id".cast("int"), $"name", $"age".cast("int"))
      .dtypes
      .foreach(println)

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结果：

(id,IntegerType)
(name,StringType)
(age,IntegerType)

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Column类cast方法的两种重载

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

注大数据）**
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