type mismatch;found : Array[String] required: org.apache.spark.sql.Column
45浏览 · 2024-02-04 13:03:27
这个错误通常发生在Spark SQL中，它表示您正在尝试将一个`Array[String]`类型的对象传递给需要`org.apache.spark.sql.Column`类型的对象的[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)或方法。
解决此错误的方法是使用Spark SQL的内置[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)`array()`将`Array[String]`转换为`Column`类型。例如，如果您正在编写一个使用`array_contains`[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)来查找包含某个值的数组的查询，您可以按以下方式转换数组：
```scala
import org.apache.spark.sql.functions.array_contains
val myArray = Array("apple", "banana", "orange")
val myColumn = array_contains(array(myArray.map(lit(_)): _*), "apple")
在这个例子中，我们使用`array()`[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)将`myArray`转换为`Column`类型，并使用`lit()`[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)将每个元素转换为`Column`类型。然后，我们将转换后的列传递给`array_contains()`函数来执行我们的查询。
请注意，我们使用了`_*`操作符来展开数组，这是必需的，因为`array()`函数需要多个参数，而不是一个数组。
相关问题
如果你在使用 `withColumn` 函数时出现类型不匹配的错误，可能是因为你的 UDF 函数返回了一个数组，而 `withColumn` 函数需要传入一个 `Column` 类型的参数。以下是一个可能的解决方案：
```scala
import org.apache.spark.sql.functions.{col, udf, array, lit}
import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, StringType}
import com.hankcs.hanlp.HanLP
// 定义一个名为 hanlp_seg 的 UDF 函数
val hanlp_seg = udf((text: String) => HanLP.segment(text).toString.split(" "))
// 创建一个包含两列（id 和 title）的 DataFrame 示例
val df = Seq((1, "这是一段中文文本"), (2, "这是另一段中文文本")).toDF("id", "title")
// 使用 withColumn 函数和 hanlp_seg 函数添加一个名为 title_seg 的新列
val newDf = df.withColumn("title_seg", array(hanlp_seg(col("title"))))
// 显示结果
newDf.show()
```