# Python 示例frompyspark.sqlimportSparkSession# 步骤 1: 初始化 Spark 会话spark=SparkSession.builder.appName("CreateDataFrameExample").getOrCreate()# 步骤 2: 准备数据data=[("Alice",34),("Bob",45),("Cathy",29)]columns=["Name","Age"]# 步骤 3: 创建 DataFramedf=spark.createDataFrame(data...
valspark=SparkSession.builder().appName("Create DataFrame Example")// 应用名称.config("spark.master","local")// 使用本地模式.getOrCreate()// 获取 SparkSession 实例 1. 2. 3. 4. appName: 设置当前应用的名称。 config: 配置项,这里设置为local表示在本地运行。 5. 创建 DataFrame DataFrame 可...
DataFrame(以下简称DF)的生成方式有很多,我们一一道来,不过在生成之前,我们首先要创建一个SparkSession: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 val spark=SparkSession.builder().appName("Spark SQL basic example").enableHiveSupport().getOrCreate() 1、使用toDF方法创建DataFrame对象 使用toDF方法,...
createDataFrame(people) schemaPeople.createOrReplaceTempView("people") # 注册成为临时表 # 编程方式 from pyspark.sql.types import * from pyspark.sql import Row schemaString = "name age" fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split(" ")] schema...
scala spark and dataframe example 承接上篇pyspark,这里再给一个我写的scala的例子。这个的目的是从埋点事件里统计需要的几个事件并分区域累计,kafka stream实时计算 要说一下,版本特别重要,一个是spark版本(<2, 2.0, >2.0),一个是scala版本(主要是<2.11和2.11),注意匹配...
spark = SparkSession.builder.appName("Dataset Example").getOrCreate()# 从DataFrame转换为Datasetdf = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True) ds = df.as[Person]# 从编程语言中的数据集合创建DatasetcaseclassPerson(name: String, age: Int) ...
DataFrame操作 DataFrames为Scala,Java和Python中的结构化数据操作提供了一个域专用语言。这里我们包括使用DataFrames的结构化数据处理的一些基本示例: JavaSparkContext sc//An existing SparkContext.SQLContext sqlContext =neworg.apache.spark.sql.SQLContext(sc)//Create the DataFrameDataFrame df = sqlContext.read...
.appName("Spark SQL Example") .master("local") .getOrCreate()// 创建一个包含数据的本地集合valdata =Seq( ("Alice",29), ("Bob",35), ("Catherine",23) )// 将本地集合转换为 DataFrameimportspark.implicits._valdf = data.toDF("name","age")// 显示 DataFrame 的内容df.show() ...
publicclassDataFrameBasicExample { publicstaticvoidmain(String[] args) { SparkSession sparkSession = SparkSession.builder() .appName("DataFrameBasic") // 设置应用名称 .master("local") // 本地单线程运行 .getOrCreate(); // 创建DataFrame ...
// 使用指定的Schema将RDD转换为DataFrame val df = spark.createDataFrame(simpleRDD,simpleSchema) df.printSchema df.cache df.show(false) 输出结果如下: root |-- firstName: string (nullable = true) |-- age: integer (nullable = true)