//3、把这个Schema作用到RDD的RowS上面通过createDataFrame这个方法来实现,当然这个方法是通过SaprkSession来提供的 val peopledataframe = spark.createDataFrame(peopleRDD, structType) peopledataframe.printSchema() peopledataframe.show() }总结:DataFrame和RDD互操作的两个方式:1...
Dataset转DataFrame:这个也很简单,因为只是把case class封装成Row import spark.implicits._ val testDF=testDS.toDF DataFrame转Dataset:import spark.implicits._caseclassColtest(col1:String,col2:Int)extends Serializable//定义字段名和类型val testDS = testDF.as[Coltest] 这种方法就是在给出每一列的类型...
DataFrame与DataSet相互转换 DataFrame其实是DataSet的特例，所以它们之间是可以互相转换的。scala> case class User(name:String, age:Int)defined class User scala> val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30),("lisi",49))).toDF("name","age")df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, ...
DataFrame多了数据的结构信息,即schema。RDD是分布式的 Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。Dataset可以认为是DataFrame的一个特例,主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型值而不是一个Row。 DataFrame: 1、与RDD和Dataset不同,DataFrame每一行的类型固定为Row,只有通过解析才能获取各个字段的值...
1. RDD转DataFrame 1. 构建schema 主要有三步: 构建RDD[Row] 构建schema 调用createDataFrame方法 object RddToDataFrame { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().appName("RddToDataFrame").master("local").getOrCreate() ...
相互转换: Dataset可以让用户轻松从RDD和Dataframe转换到Dataset不需要额外太多代码。 支持RDD和Dataframe的优点: 包括RDD的类型安全检查,Dataframe的关系型模型,查询优化,Tungsten执行,排序和shuffling。 Encoder: 通过使用Encoder,用户可以轻松转换JVM对象到一个Dataset,允许用户在结构化和非结构化的数据操作。
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(行动算子)如foreach时,三者才会开始遍历运算。 3. 三者都会根据spark的内存情况自动缓存运算,这样即使数据量很大,也不用担心会内存溢...
DataFrame, Dataset, Row, SparkSession} object SparkSQL_Transform { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkSQL").setMaster("local[*]") val spark: SparkSession = SparkSession...
后面版本DataFrame会继承DataSet,DataFrame是面向Spark SQL的接口。 DataFrame和DataSet可以相互转化,df.as[ElementType]这样可以把DataFrame转化为DataSet,ds.toDF()这样可以把DataSet转化为DataFrame。 参考 [1] Spark SQL结构化分析(http://www.iteye.com/news/30658) ...