spark正则表达式

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mob64ca12d42833 2023-12-19 13:35:56 ©著作权

文章标签 正则表达式示例代码字符串 文章分类 Spark 大数据

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Spark正则表达式简介

正则表达式是一种强大的文本匹配工具，可以方便地从文本中提取和匹配特定的数据。在Spark中，我们可以使用正则表达式进行数据预处理、数据清洗以及数据提取等操作。本文将介绍Spark中正则表达式的用法，并给出一些示例代码。

Spark中的正则表达式函数

Spark提供了一些内置函数用于处理正则表达式。这些函数可以用于DataFrame和Dataset等数据结构中的列操作。以下是Spark中常用的正则表达式函数：

regexp_replace(col, pattern, replacement): 用指定的替换字符串替换匹配到的字符串。
regexp_extract(col, pattern, groupIndex): 从字符串中提取匹配到的子字符串。
regexp_like(col, pattern): 判断字符串是否匹配指定的正则表达式。
split(col, pattern): 根据指定的正则表达式分割字符串，返回一个数组。

示例代码

下面是一些使用Spark正则表达式函数的示例代码：

import org.apache.spark.sql.functions._

// 创建一个包含姓名和邮箱的DataFrame
val df = Seq(
  ("Alice", "alice@example.com"),
  ("Bob", "bob@example.com"),
  ("Charlie", "charlie@abc.com")
).toDF("name", "email")

// 使用regexp_replace函数替换邮箱中的"@"为"_"
val dfReplaced = df.withColumn("email_replaced", regexp_replace(col("email"), "@", "_"))

// 使用regexp_extract函数提取邮箱中的用户名部分
val dfExtracted = df.withColumn("username", regexp_extract(col("email"), "(.*?)@", 1))

// 使用regexp_like函数判断邮箱是否以".com"结尾
val dfMatched = df.withColumn("is_com_email", regexp_like(col("email"), "\\.com$"))

// 使用split函数分割邮箱中的域名部分
val dfSplitted = df.withColumn("domain", split(col("email"), "@").getItem(1))

dfReplaced.show()
dfExtracted.show()
dfMatched.show()
dfSplitted.show()

上述代码中，我们首先创建了一个DataFrame，其中包含了姓名和邮箱两个列。然后使用regexp_replace函数替换了邮箱中的"@"为"_"，使用regexp_extract函数提取了邮箱中的用户名部分，使用regexp_like函数判断了邮箱是否以".com"结尾，使用split函数分割了邮箱中的域名部分。