RDD 和 DataFrame 均为 Spark 平台对数据的一种抽象,一种组织方式,但是两者的地位或者说设计目的却截然不同。 RDD 是整个 Spark 平台的存储、计算以及任务调度的逻辑基础,更具有通用性,适用于各类数据源, 而DataFrame 是只针对结构化数据源的高层数据抽象,其中在 DataFrame 对象的创建过程中必须指定数据集的结构信息...
as[Type]算子的主要作用是将弱类型的Dataset(DataFrame就是弱类型的DataSet)转为强类型的Dataset, 它有很多适用场景, 但是最常见的还是在读取数据的时候, 因为DataFrameReader体系大部分情况下是将读出来的数据转换为DataFrame的形式, 如果后续需要使用Dataset的强类型 API, 则需要将DataFrame转为Dataset. 可以使用as[Typ...
Spark SQL支持两种不同的方法将现有的RDDs转换为数据集。 第一个方法:使用反射来推断包含特定对象类型的RDD的模式。这种基于反射的方法使代码更加简洁,并且当您在编写Spark应用程序时已经了解了模式时,它可以很好地工作。 第一种方法代码实例java版本实现: 数据准备studentDatatxt 1001,20,zhangsan1002,17,lisi1003,24...
SparkSql DataFrame转RDD (scala语言) packagecom importorg.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession} caseclassUser(name:String,age:Int) objectDF2RDD{ defmain(args:Array[String]):Unit={ valspark:SparkSession=SparkSession .builder() .master("local[*]") .appName("DF2RDD") .getOrCreate() valdf...