DataFrame/Dataset 转 RDD: val rdd1=testDF.rdd val rdd2=testDS.rdd 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 import spark.implicits._ val testDF = rdd.map {line=> (line._1,line._2) }.toDF("col1","col2") RDD 转 Dataet: // 核心就是要定义c...
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,如 testDF.foreach{ line => val col1=line.getAs[String]("col1") val col2=line.getAs[Stri...
RDD转成DataFrame DataFrame = RDD[Row] + Schema valarr=Array(("Jack",28,184),("Tom",10,144),("Andy",16,165))valrdd1=sc.makeRDD(arr).map(f=>Row(f._1,f._2,f._3))valschema=StructType(StructField("name",StringType,false)::StructField("age",IntegerType,false)::StructField("hei...
将RDD 转换为 DataFrame 需要提供数据的模式信息。通常你会使用 toDF() 方法将 RDD 转换为 DataFrame。 这里有两种主要方法: 使用隐式转换:需要导入 spark.implicits._,这允许你在不显式提供模式的情况下将常见的 RDD(如元组)转换为 DataFrame。 使用StructType 定义模式:如果 RDD 的数据结构比较复杂,或者你需要精...
统一API:DataSet API 统一了 RDD 和 DataFrame,提供了一种更具表现力和安全性的编程模型。 DataFrame & Dataset 创建 不要刻意区分: DF & DS,DF是一种特殊的DS:ds.transformation => ds 由Range 生成 Dataset 在spark-shell 中进行测试 val numDS = spark.range(5, 100, 5)// orderBy 转换操作numDS.or...