DataFrame转RDD的过程可以分为以下几个步骤: 导入所需的库: 首先,我们需要导入PySpark库,它是Spark的Python API,允许我们在Python环境中使用Spark的功能。 python from pyspark.sql import SparkSession 初始化SparkSession: SparkSession是Spark 2.0中引入的新概念,它作为Spark功能的入口点,提供了创建DataFrame和执行SQL...
Dataframe 是 Dataset 的特列,DataFrame=Dataset[Row] ,所以可以通过 as 方法将 Dataframe 转换为 Dataset。...RDD转DataFrame、Dataset RDD转DataFrame:一般用元组把一行的数据写在一起,然后在toDF中指定字段名。 RDD转Dataset:需要提前定义字段名和类型。 2...DataFrame转RDD、Dataset DataFrame转RDD:直接转 ...
第一步将 RDD 转为包含 row 对象的 RDD 第二步基于 structType 类型创建 Schema,与第一步创建的 RDD 想匹配 第三步通过 SQLContext 的 createDataFrame 方法对第一步的 RDD 应用 Schema 代码语言:javascript 复制 packagesparksqlimportorg.apache.spark.sql.SQLContextimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkConte...
>>> rdd.cache() #会调用persist(MEMORY_ONLY),但是,语句执行到这里,并不会缓存rdd,因为这时rdd还没有被计算生成 >>> print(rdd.count()) #第一次行动操作,触发一次真正从头到尾的计算,这时上面的rdd.cache()才会被执行,把这个rdd放到缓存中 3 >>> print(','.join(rdd.collect())) #第二次行动操作...
//RDD ==> DataFrame val rdd = spark.sparkContext.textFile("file:///Users/chandler/Documents/Projects/SparkProjects/people.txt")//1、创建一个RDD,我们用RowS来创建 val peopleRDD = rdd.map(_.split(",")).map(line => Row(line(0).toInt, line(1), line(2).toInt))/...
1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集,为处理超大型数据提供便利 2、三者都有惰性机制,在进行创建、转换,如map方法时,不会立即执行,只有在遇到Action如foreach时,三者才会开始遍历运算,极端情况下,如果代码里面有创建、转换,但是后面没有在Action中使用对应的结果,在执行时会被直接跳过,如 ...
DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD,schema); df.registerTempTable("user"); /** * 根据UDF函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF UDF1,UDF2。。。UDF1xxx */ sqlContext.udf().register("StrLen", new UDF1<String,Integer>() { /*...
在Apache Spark 里面DF 优于RDD，但也包含了RDD的特性。RDD和DataFrame的共同特征是不可性、内存运行、...
def formatDataFrame(st:StructType,srdd:DataFrame)={ srdd.rdd.map(formatStruct(st.fields,_)) } 调用示例: val strings = formatDataFrame(df.schema, df) strings.foreach { println } 1.RDD -> Dataset val ds = rdd.toDS() 2.RDD -> DataFrame ...
1.dataframe转为rdd通用方法1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 /** * df转为rdd 通用方法 * * @param frame * @return */ def dataFrameToRdd(frame: DataFrame): RDD[Array[Any]] = { val fields: Array[StructField] = frame.schema.toArray ...