//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...
➢ DataFrame 与 DataSet 一般不与 spark mllib 同时使用 v> ➢ DataFrame 与 DataSet 均支持 SparkSQL 的操作,比如 select,groupby 之类,还能注册临时表/视窗,进行 sql 语句操作 ➢ DataFrame 与 DataSet 支持一些特别方便的保存方式,比如保存成 csv,可以带上表头,这样每一列的字段名一目了然 3) 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, ...
DataFrame多了数据的结构信息,即schema。RDD是分布式的 Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。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...
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 = { val spark = SparkSession.builder().appName("RddToDataFrame").master("local").getOrCreate() ...
DataFrame格式化和RDD/Dataset/DataFrame互转 1.如果是格式化成Json的話直接 val rdd = df.toJSON.rdd 2.如果要指定格式需要自定义函数如下: //格式化具体字段条目 def formatItem(p:(StructField,Any)):String={ p match { case (sf,a) => sf.dataType match {...
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。
2.08 RDD和DataFrame和Dataset之间的相互转换-dataset2dataframe0 打开网易新闻 体验效果更佳女人下楼买菜,孩子独自放家,回家后却傻了眼 生活快乐过 1864跟贴 打开APP 许戈辉:当红时离开春晚,挺着大肚子嫁给富豪丁健,如今过的如何 鱼儿爱娱乐 884跟贴 打开APP 他才是真正的喜剧之王,有他在的地方,连星爷都要逊色...
DataFrame, Dataset, Row, SparkSession} object SparkSQL_Transform { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkSQL").setMaster("local[*]") val spark: SparkSession = SparkSession...