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...
//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[User] = [name: string, age: int]scala> val df = ds.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]四、总结 本文介绍了Spark中RDD、DataFrame、DataSet三者的共同点和不同点，以及三者相互转换的代码实现，需要的小伙伴拿走吧。想了解更多精彩内容，快来关注尚硅谷教育 ...
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可以使用SQL的方式来处理数据。例如:业务分析人员可以基于编写Spark SQL来...
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 = { ...
(2)DataSet和DataFrame DataSet跟DataFrame还是有挺大区别的,DataFrame开发都是写sql,但是DataSet是使用类似RDD的API。所以可以理解成DataSet就是存了个数据类型的RDD 2.DataSet\DataFrame\RDD的区别: (1)相同点: 都是分布式数据集 DataFrame底层是RDD,但是DataSet不是,不过他们最后都是转换成RDD运行 ...
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。
DataFrame—>RDD valuserRDD=userDF.rdd RDD—>Dataset // 定义一个case class类caseclassuser(user_id:String,user_name:String,user_gender:Int)// 创建RDDvaluserRDD=sc.textFile("hdfs:///temp/data/user/csv").map(_.split(","))// 转换成DatasetvaluserDS=userRDD.map(arr=>user(arr(0),arr(...
在这个示例中,我们首先创建了一个包含人员姓名和年龄的RDD,然后分别将其转换为DataFrame和Dataset。接着,我们还展示了DataFrame和Dataset之间的转换方法。最后,我们打印了DataFrame和Dataset的内容,并关闭了SparkSession。