一、RDD转DataFrame 方法一:通过 case class 创建 DataFrames 方法二:通过 structType创建 DataFrames 方法三:通过json创建 DataFream 二、RDD转DataFrame df.rdd
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: 这个转换很简单 1 2 valrdd1=testDF.rdd valrdd2=testDS.rdd RDD转DataFrame: 1 2 3 4 importspark.implicits._ valtestDF=rdd.map {line=> (line._1,line._2) }.toDF("col1","col2") 一般...
将RDD转换为DataFrame是一种常见的操作,DataFrame是一种以表格形式组织的分布式数据集,类似于关系型数据库中的表。DataFrame提供了更高级的数据操作和查询功能,可以方便地进行数据分析和处理。 在pyspark中,可以使用以下方法将RDD转换为DataFrame: 定义RDD的结构:首先,需要定义RDD中每个元素的结构,可以使用Row对象来定义。
RDD到DataFrame的转换适用于以下场景: 数据清洗和预处理:可以使用DataFrame的API进行数据清洗和预处理,例如过滤、去重、填充缺失值等。 数据分析和挖掘:DataFrame提供了丰富的数据操作和查询功能,可以方便地进行数据分析和挖掘。 机器学习和模型训练:DataFrame可以作为机器学习算法的输入,方便进行特征工程和模型训练。
它支持把一个RDD隐式地转换为一个 DataFrame对象val rdd: RDD[Person] = spark.sparkContext.textFile("data/sql/people.txt").map(line => line.split(",")).map(t => Person(t(0), t(1).trim.toInt))// 将RDD对象转为DataFrame对象val df: DataFrame = rdd.toDF()df.createOrReplaceTempView(...
RDD转换DataFrame参考代码：from pyspark.sql import Row Data = spark.sparkContext.textFile("file:///data/employee.txt").map(lambda line: line.split(",")).map(lambda p:Row(id=int(p[0]),name=p[1],age=int(p[2])))schemaData=spark.createDataFrame(Data)schemaData.createOrReplaceTempView("...
1 以RDD的方式读入数据，并作相应处理，处理后需要将RDD转换为DataFrame以方便使用ml的API。2 利用java的反射机制。利用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema。这种方法会简化代码并且在你已经知道schema的时候非常适用。3 先创建一个bean类，case class Person(name: String, age: Int)，然后将Rdd转换成DataFrame...
RDD转换成DataFrame的2种方式 (1)使用反射推断模式抽样确定 在创建DataFrame时,如果没有指定模式,就会使用printSchema()方法自带的模式定义。上一小节的DataFrame示例就是通过这种方法创建的。这种方法能够更为简便的创建DataFrame,但不能精细地控制DataFrame的模式。
//2. 先创建一个bean类,然后将Rdd转换成DataFramecaseclassPerson(name: String, age: Int) def main (args : Array[String]) : Unit={ val conf=newSparkConf().setMaster ("local").setAppName ("Test1") val sc=newSparkContext (conf)