调用DataFrame的.rdd方法来转换DataFrame为RDD: 使用DataFrame的.rdd属性可以直接将其转换为RDD。 python # 假设df是一个已经存在的DataFrame对象 rdd = df.rdd 这行代码会将df DataFrame转换为一个RDD对象,存储在变量rdd中。 示例代码 下面是一个完整的示例,展示了如何从一些数据创建一个Data
df.write.mode("overwrite").saveAsTable("ss")#永久保存 DataFrame转Rdd 1frompysparkimportSparkContext,SparkConf2frompyspark.sqlimportSparkSession3spark=SparkSession.builder.appName("boye").getOrCreate()4sc =spark.sparkContext5df = spark.read.json("file:///usr/local/test/01.json")6rdd = df....
在dataframe.py中(注意文件名也改变了(是 sql.py): @property def rdd(self): """ Return the content of the :class:`DataFrame` as an :class:`RDD` of :class:`Row` s. """ if not hasattr(self, '_lazy_rdd'): jrdd = self._jdf.javaToPython() rdd = RDD(jrdd, self.sql_ctx._sc...
将rdd直接转为DataFrame。 首先进行配置: SparkSession是Spark SQL的入口 from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql.session import SparkSession spark_conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("FindCommonFriends") sc = SparkContext(conf = spark_conf) spark = SparkSessio...
rdd = sc.parallelize(array) rdd.foreach(print) 1. 2. 3. 从数组创建RDD示意图 Part2.RDD操作 ⭐️RDD有3种操作:1)转换操作 ;2)行动操作;3)惰性机制。 1)转换操作。 对于RDD而言,每一次转换操作都会产生不同的RDD,供 给下一个“转换”使用。
# DataFrame转换成RDD result = employee_result.rdd.map(lambda p: "name: " + + " salary: " + str(p.salary)).collect() #打印RDD数据 for n in result: print(n) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14.
RDD和DataFrame 1.SparkSession 介绍 SparkSession 本质上是SparkConf、SparkContext、SQLContext、HiveContext和StreamingContext这些环境的集合,避免使用这些来分别执行配置、Spark环境、SQL环境、Hive环境和Streaming环境。SparkSession现在是读取数据、处理元数据、配置会话和管理集群资源的入口。 2.SparkSession创建RDD from ...
data_count=rdd.count()print(data_count) Top~~ 3、从text中读取,read.text Top~~ 4、从csv中读取:read.csv Top~~ 5、从json中读取:read.json Top~~ 7、RDD与Dataframe的转换 (1)dataframe转换成rdd: 法一:datardd = dataDataframe.rdd 法二:datardd = sc.parallelize(_) ...
spark = SparkSession.builder.appName("RDD to DataFrame").getOrCreate() 定义一个行列表的RDD: 代码语言:txt 复制 rdd = spark.sparkContext.parallelize([(1, "John", 25), (2, "Jane", 30), (3, "Bob", 35)]) 定义一个模式(schema),描述DataFrame的结构: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql...
步骤2:创建DataFrame 我们可以通过多种方式来创建DataFrame,例如从现有的RDD、CSV文件或JSON文件。 # 导入必要的模块frompyspark.sqlimportRow# 创建一个RDDdata=[Row(name='Alice',age=29),Row(name='Bob',age=31)]rdd=spark.sparkContext.parallelize(data)# 创建RDD# 将RDD转换为DataFramedf=spark.createDataFra...