首先,我们需要创建一个Spark DataFrame对象,以便我们可以在其中添加新的列。我们可以从文件、数据库或其他数据源中加载数据来创建DataFrame。 AI检测代码解析 // 创建SparkSession对象valspark=SparkSession.builder().appName("Add Column to DataFrame").getOrCreate()// 从文件加载数据创建DataFramevaldf=spark.read....
如果还没有DataFrame,可以从数据源(如CSV文件)加载数据创建一个新的DataFrame。以下是一个加载CSV文件的例子: scala val spark = SparkSession.builder() .appName("Add Column Example") .master("local[*]") .getOrCreate() val df = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/your/file.csv...
接下来,我们需要创建一个SparkSession对象,这是使用Spark的入口点: valspark=SparkSession.builder().appName("Add New Column to DataFrame").master("local[*]").getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 创建DataFrame 为了演示如何添加新的一列,我们首先需要创建一个DataFrame。我们可以使用SparkSession的createDataFrame方...
As we’ve seen thus far, expr is the most flexible reference that we can use. It can refer to a plain column or a string manipulation of a column. To illustrate, let’s change the column name, and then change it back by using the AS keyword and then the alias method on the column...
importorg.apache.spark.sql.DataFrame; importorg.apache.spark.sql.SaveMode; importorg.apache.spark.sql.hive.HiveContext; publicclassAddColumnDataFrame{ public static voidmain(String[]args){ args=newString[]{"input path"}; SparkConfconf=newSparkConf().setMaster("local").setAppName("test"); ...
idCol: org.apache.spark.sql.Column= id scala> val dataset = spark.range(5).toDF("text") dataset: org.apache.spark.sql.DataFrame=[text: bigint] scala> val textCol = dataset.col("text") textCol: org.apache.spark.sql.Column=text ...
三、dataframe上的关键常用操作 nyDF.show //default it will be show 20 rows .But you can specificate row number.eg nyDF.show(40) //show函数可以指定行数。 nyDF.select("Room_ID","Room_Type","Price").show //you can also specificate a row to select a special column. ...
is not possibleto add a column based on the data from an another table.原答案：convert to RDD...
toSeq :+ id) } spark.createDataFrame(indexedRDD, df.schema.add(indexColName, LongType)) } def addColumnByZipWithIndex(spark: SparkSession, df: DataFrame, indexColName: String = null): DataFrame = { logger.info("Use zipWithIndex to generate index column") val indexedRDD = df.rdd.zip...
core:负责处理数据的输入/输出,从数据源获取数据,输出 DataFrame; catalyst:SQL 的解析,绑定,优化以及生成物理计划 hive:负责对 hive 数据的处理 hive-thriftserver:提供 CLI 和 JDBC 接口等。 论论文 SparkSQL Catalyst 的解析流程图: SQL 语句经过Antlr4解析,生成Unresolved Logical Plan ...