* DataFrame和RDD的互操作 */ object DataFrameRDDApp { def main(args: Array[String]): Unit = {val spark = SparkSession.builder().appName("DataFrameRDDApp").master("local[2]").getOrCreate()//RDD ==> DataFrame val rdd = spark.sparkContext.textFile("file:///Users/chandler/Documents/Proj...
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与DataSet相互转换 DataFrame其实是DataSet的特例，所以它们之间是可以互相转换的。scala> case class User(name:String, age:Int)defined class User scala> val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30),("lisi",49))).toDF("name","age")df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, ...
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...
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...
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 = { ...
DataSet通过Encoder实现了自定义的序列化格式，使得某些操作可以在无需序列化情况下进行。另外Dataset还进行了包括Tungsten优化在内的很多性能方面的优化。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...
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。
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(...