val testDS = rdd.map{line=>Coltest(line._1,line._2)}.toDS DataSet 转 DataFrame: // 这个转换简单,只是把 case class 封装成Row import spark.implicits._ val testDF = testDS.toDF DataFrame 转 DataSet: // 每一列的类型后,使用as方法(as方法后面还是跟的case class,这个是核心),转成Dataset。
DataFrame 是无类型的,而 DataSet 是类型化的。为了将 DataFrame 转换为 DataSet,你需要定义一个对应的数据类型(通常是一个 case class)并使用 as[T] 方法 DataSet 转换为 DataFrame 将DataSet 转换为 DataFrame 非常简单,只需调用 toDF() 方法即可 RDD 与 DataSet 之间的转换 RDD 转换为 DataSet 将RDD 转换为 ...
可以看出,Dataset在需要访问列中的某个字段时是非常方便的,然而,如果要写一些适配性很强的函数时,如果使用Dataset,行的类型又不确定,可能是各种case class,无法实现适配,这时候用DataFrame即Dataset[Row]就能比较好的解决问题 转化: RDD、DataFrame、Dataset三者有许多共性,有各自适用的场景常常需要在三者之间转换 DataFr...
在Scala和Java中,DataFrame由Rows的数据集表示。 在Scala API中,DataFrame只是一个类型别名Dataset[Row]。而在Java API中,用户需要Dataset<Row>用来表示DataFrame。 在本文档中,我们经常将Scala/Java数据集Row称为DataFrames。 那么DataFrame和spark核心数据结构RDD之间怎么进行转换呢? 代码如下: # -*- coding: utf-8...
...2、从RDD创建DataFrame 3、从Hive中的表中创建DataFrame 把DataFrame转换为RDD非常简单,只需要使用.rdd方法 ? 常用方法的示例 ?...1、DS与DF的关系 type DataFrame = Dataset[Row] 2、加载txt数据 val rdd = sc.textFile("data") val df = rdd.toDF(...小结 小强从DataFrame和Dataset演变以及为什么...
DataSet包含了DataFrame的功能,Spark2.0中两者统一,DataFrame表示为DataSet[Row],即DataSet的子集。 三、三者的相互转换 RDD、DataFrame、Dataset三者有许多共性,有各自适用的场景常常需要在三者之间转换 DataFrame/Dataset转RDD: val rdd1=testDF.rdd val rdd2=testDS.rdd ...
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.orderBy(desc("id")).show(5) // 统计信息 numDS.describe().show // 显示 Schema 信息 numDS.printSchema // 使用RDD执行同样的操作 ...
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...
3 >RDD DataFrame DataSet数据集的理解 参考:https://www.cnblogs.com/starwater/p/6841807.html 相同点: 1>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 分布式弹性数据集:(spark的核心)弹性就是对于丢失的数据集,可以很快的重建