val spark = SparkSession.builder().appName("DataFrameRDDApp").master("local[2]").getOrCreate()//RDD ==> DataFrame val rdd = spark.sparkContext.textFile("file:///Users/chandler/Documents/Projects/SparkProjects/people.txt")//导入隐式转换...
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后,使用as方法,转成Dataset,这在数据类型是DataFrame又需要针对各个字段处理时极为方便 特别注意: 在使用一些特殊的操作...
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 2. RDD转DataSet 3. DataFrame/Dataset 转RDD 4. DataFrame转Dataset 5. Dataset转DataFrame 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.b...
从Apache Spark 2.0开始,RDD已经被降级为二等公民,RDD已经被弃用了。而且,我们一会就会发现,DataFrame/DataSet是可以和RDD相互转换的,DataFrame和DataSet也是建立在RDD上。 DataFrame DataFrame概念 DataFrame是从Spark 1.3版本开始引入的。 通过DataFrame可以简化Spark程序的开发,让Spark处理结构化数据变得更简单。DataFrame可...
DataFrame转换为RDD DataFrame其实就是对RDD的封装，所以可以直接获取内部的RDD，此时得到的RDD存储类型为Row。scala> val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30),("lisi",40))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]scala> val rdd = ...
③Dataset<Row>等同于DataFrame（Spark 2.X）RDD与DataFrame之间的互相转换Spark SQL支持两种RDDs转换为DataFrames的方式：①使用反射获取RDD内的Schema。当已知类的Schema的时候，使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也很好。②通过编程接口指定Schema。通过Spark SQL的接口创建RDD的Schema，这种方式会让代码...
可以从DataFrame转换为Dataset,也可以从编程语言中的数据集合创建。 frompyspark.sqlimportSparkSession spark = SparkSession.builder.appName("Dataset Example").getOrCreate()# 从DataFrame转换为Datasetdf = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True) ...
DataFrame格式化和RDD/Dataset/DataFrame互转 1.如果是格式化成Json的話直接 val rdd = df.toJSON.rdd 2.如果要指定格式需要自定义函数如下: //格式化具体字段条目 def formatItem(p:(StructField,Any)):String={ p match { case (sf,a) => sf.dataType match {...
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。