1. 软件版本
| 软件 | 版本 |
|---|---|
| Spark | 1.6.0 |
| Hive | 1.2.1 |
2. 场景描述
在使用Spark时，有时需要存储DataFrame数据到Hive表中，一般的存储方式如下：
// 注册临时表
myDf.registerTempTable("t1")
// 使用SQLContext从临时表创建Hive表
sqlContext.sql("create table h1 as select * from t1")
在DataFrame中存储一般的数据类型，比如Double、Float、String等到Hive表是没有问题的，但是在DataFrame中还有一个数据类型：vector ， 如果存储这种类型到Hive表那么会报错，类似：
org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve 'cast(norF as struct<type:tinyint,size:int,indices:array<int>,values:array<double>>)'
due to data type mismatch: cannot cast org.apache.spark.mllib.linalg.VectorUDT@f71b0bce to StructType(StructField(type,ByteType,true), StructField(size,IntegerType,true), StructField(indices,ArrayType(IntegerType,true),true), StructField(values,ArrayType(DoubleType,true),true));
这个错误如果搜索的话，可以找到类似这种结果： Failed to insert VectorUDT to hive table with DataFrameWriter.insertInto(tableName: String)
也即是说暂时使用Spark是不能够直接存储vector类型的DataFrame到Hive表的，那么有没有一种方法可以存储呢？
想到这里，那么在Spark中是有一个工具类VectorAssembler 可以达到相反的目的，即把多个列（也需要要求这些列的类型是一致的）合并成一个vector列。但是并没有相反的工具类，也就是我们的需求。
3. 问题的迂回解决方法
这里提出一个解决方法如下：
假设：
1. DataFrame中数据类型是vector的列中的数据类型都是已知的，比如Double，数值类型；
2. vector列中的具体子列个数也是已知的；
有了上面两个假设就可以通过构造RDD[Row]以及schema的方式来生成新的DataFrame，并且这个新的DataFrame的类型是基本类型，如Double。这样就可以保存到Hive中了。
4. 示例
本例流程如下：
代码如下：
// 1.读取数据
val data = sqlContext.sql("select * from normalize")
读取数据如下：
// 2.构造vector数据
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
val cols = data.schema.fieldNames
val newFeature = "fea"
val asb = new VectorAssembler().setInputCols(cols).setOutputCol(newFeature)
val newDf = asb.transform(data)
newDf.show(1)
// 3.做归一化
import org.apache.spark.ml.feature.Normalizer
val norFeature ="norF"
val normalizer = new Normalizer().setInputCol(newFeature).setOutputCol(norFeature).setP(1.0)
val l1NormData = normalizer.transform(newDf)
l1NormData.show(1)
// 存储DataFrame vector类型报错
// l1NormData.select(norFeature).registerTempTable("t1")
// sqlContext.sql("create table h2 as select * from t1")
// 4.扁平转换vector到row
import org.apache.spark.sql.Row
val finalRdd= l1NormData.select(norFeature).rdd.map(row => Row.fromSeq(row.getAs[org.apache.spark.mllib.linalg.DenseVector](0).toArray))
val finalDf = sqlContext.createDataFrame(finalRdd,data.schema)
finalDf.show(1)
// 5. 存储到Hive中
finalDf.registerTempTable("t1")
sqlContext.sql("create table h1 as select * from t1")
