// 将查询出来的DataFrame,再次转换为RDD JavaRDD<Row> teenagerRDD = teenagerDF.javaRDD(); // 将RDD中的数据,进行映射,映射为Student JavaRDD<Student> studentJavaRDD = teenagerRDD.map(new Function<Row, Student>() { @Override public Student call(Row row) throws Exception { // row中的数据的顺...
无状态转换操作就是把简单的RDD转换操作应用到每个批次上,也就是转换DStream上的每一个RDD,下表是部分无状态转换操作算子: 需要注意:尽管这些算子看起来像作用在整个流上一样,但事实是每个DStream在内部都是由许多的RDD(批次)组成,且无状态转换操作时分别应用到每个RDD上的。例如:reduceBykey() 会规约每个时间区...
out.println(urlrdd.take(1)); SQLContext sql = new SQLContext(sc); 这就是我尝试将 JavaRDD 转换为 DataFrame 的方式:DataFrame fileDF = sqlContext.createDataFrame(urlRDD, Model.class); 但是上面的行不起作用。我对 Model.class 感到困惑。谁能建议我。
String parts[] = line.split(","); Student stu = new Student(); stu.setSid(parts[0]); stu.setSname(parts[1]); stu.setSage(Integer.valueOf(parts[2])); return stu; }); Datasetdf = spark.createDataFrame(rowRDD, Student.class); df.select("sid", "sname", "sage"). coalesce(1)....
将JavaPairRDD转换为RDD[Row]: 代码语言:txt 复制 val rowRDD = javaPairRDD.map(pair => Row(pair._1, pair._2)) 定义DataFrame的schema: 代码语言:txt 复制 val schema = StructType(Seq( StructField("key", StringType, nullable = false), StructField("value", IntegerType, nullable = false) ...
将RDD转换得到DataFrame,主要有两种方法:利用反射机制和通过编程结构与RDD进行交互。 步骤 一、创建Maven工程并导包 <properties><scala.version>2.11.8</scala.version><spark.version>2.2.0</spark.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.scala-lang</groupId><artifactId>scala-library</art...
1. 编写Spark SQL程序实现RDD转换成DataFrame 前面我们学习了如何在Spark Shell中使用SQL完成查询,现在我们通过IDEA编写Spark SQL查询程序。 Spark官网提供了两种方法来实现从RDD转换得到DataFrame,第一种方法是利用反射机制,推导包含某种类型的RDD,通过反射将其转换为指定类型的DataFrame,适用于提前知道RDD的schema。第二种...
Spark SQL提供了多种方法将JavaRDD转换为DataFrame或Dataset。其中,toDF()方法可以将JavaRDD转换为DataFrame,而toDS()方法则可以将JavaRDD转换为Dataset。下面分别介绍这两种方法。 使用toDF()方法转换为DataFrame toDF()方法需要一个或多个列名作为参数,以便为DataFrame中的列指定名称。 java Dataset<Row> df ...
personDF.rdd // returns RDD[Row] , does not returns RDD[Person] 不能保留类对象的结构: 一旦把一个类结构的对象转成了Dataframe,就不能转回去了。下面这个栗子就是指出了: 没有编译阶段的类型检查: 不能在编译时刻对安全性做出检查,而且限制了用户对于未知结构的数据进行操作。比如下面代码在编译时没有错误...
("sname",DataTypes.StringType,true);fields.add(field);field=DataTypes.createStructField("sage",DataTypes.IntegerType,true);fields.add(field);StructType schema=DataTypes.createStructType(fields);Dataset<Row>df=spark.createDataFrame(rowRDD,schema);df.coalesce(1).write().mode(SaveMode.Append).parquet...