Spark DataFrame如何更改列column的类型

如下示例，通过最初json文件所生成的df的age列是Long类型，给它改成其他类型。当然不止如下两种方法，但我觉得这是最为简单的两种了

val spark = SparkSession.builder().master("local").appName("DataFrame API").getOrCreate()
//
读取spark项目中example中带的几个示例数据，创建DataFrame
val people = spark.read.format("json").load("data/people.json")
people.show()
people.printSchema()
val p = people.selectExpr("cast(age as string) age_toString","name")
p.printSchema()
import spark.implicits._ //导入这个为了隐式转换，或RDD转DataFrame之用
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes
people withColumn("age", $"age".cast(DataTypes.IntegerType))
//DataTypes下有若干数据类型，记住类的位置
people.printSchema()

参考这个：How to change column types in Spark SQL’s DataFrame?

https://www.jianshu.com/p/0634527f3cce

最后

以上就是平淡金毛为你收集整理的Spark DataFrame如何更改列column的类型的全部内容，希望文章能够帮你解决Spark DataFrame如何更改列column的类型所遇到的程序开发问题。

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