Apache Spark支持多种数据类型,这些数据类型用于在Spark应用程序中表示和操作数据。以下是Spark中主要的数据类型:
基本数据类型:
ByteType
, ShortType
, IntegerType
, LongType
FloatType
, DoubleType
StringType
BooleanType
TimestampType
(用于表示时间戳)复杂数据类型:
ArrayType(elementType, containsNull)
,允许你创建一个元素类型为指定类型的数组,并可选地指定数组是否允许包含空值。MapType(keyType, valueType, valueContainsNull)
,用于创建键值对的集合,其中键和值都可以是任何类型,并且可以指定值是否允许为空。用户自定义数据类型:
StructType
来定义复杂的结构体,或者通过序列化/反序列化过程将其他复杂类型(如Java对象)转换为Spark可识别的类型。离散数据类型:
StringType
来表示有限集合中的字符串值,从而间接实现离散数据类型的效果。容器数据类型:
请注意,Spark的数据类型系统与Hadoop的Hive类型系统有所关联,但并非完全一致。在使用Spark时,建议根据具体需求和场景选择合适的数据类型。
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