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...
[单选题] 基于Hadoop的应用编程中,spark,DataFrame和RDD最大的区别()。 A.科学统计支持 B.DataFrame多了schema C.存储方式不一样 D.外部数据源支持答案 查看答案发布时间:2024-12-29 更多“基于Hadoop的应用编程中,spark,DataFrame和RDD最大的区别()。”相关的问题 第1题 基于Hadoop的应用编程中,spark的master...
[单选题] 基于Hadoop的应用编程中,spark,DataFrame和RDD最大的区别()。 A.科学统计支持 B.DataFrame多了schema C.存储方式不一样 D.外部数据源支持答案 查看答案发布时间:2024-12-29 更多“基于Hadoop的应用编程中,spark,DataFrame和RDD最大的区别()。”相关的问题 第1题 基于Hadoop的应用编程中,spark的master...
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() ...