在Spark 中,可以使用createDataFrame函数从 List 创建 DataFrame。下面是一个示例代码: importorg.apache.spark.sql.{SparkSession,Row}importorg.apache.spark.sql.types.{StructType,StructField,StringType,IntegerType}valspark=SparkSession.builder().appName("Create DataFrame from List").getOrCreate()vallist=L...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建Spark会话spark=SparkSession.builder \.appName("Create DataFrame from List")\.getOrCreate()# 创建一个数据列表data=[(1,"Alice",29),(2,"Bob",23),(3,"Cathy",31)]# 定义列名columns=["id","name","age"]# 使用Spark的createDataFrame方法创建DataFramedf=sp...
createStructType(asList); DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema); df.show(); scala代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 val conf = new SparkConf() conf.setMaster("local").setAppName("rddStruct") val sc = new SparkContext(conf) val sqlContext = ...
创建SparkDataFrame 几种创建SparkDataFrame的方法,分别是使用RDD来创建、使用python的pandas创建DataFrame、使用List来创建、读取数据文件来创建、通过读取数据库来创建。 1.使用RDD来创建 主要使用RDD的toDF方法 #appName:任务名称 #config:设置一些属性 #master:Spark运行模式 #getOrCreate:创建SparkSession对象 frompyspar...
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,我们可以将本地序列(Seq), 列表或者RDD转为DataFrame。只要这些数据的内容能指定数据类型即可。
1. Create Spark DataFrame from RDD 1. a) 使用toDF()函数 1.b) 使用SparkSession的creatDataFrame()函数 1.c)对行类型使用createDataFrame() 2. 从List和Seq集合中创建Spark DataFrame 2.a) List或者Seq使用toDF() 2.b) 使用SparkSession的createDataFrame()方法 ...
（5）创建DataFrame。scala> val df = spark.createDataFrame(rowRDD,myschema)三、直接加载带格式的...
将RDD转换为DataFrame方式1: 调用spark 通过SparkSession对象的createDataFrame方法来将RDD转换为DataFrame,这里只传入列名称,类型从RDD中进行推断, 是否允许为空默认为允许(True)。 DataFrame的代码构建 - 基于RDD方式2 将RDD转换为DataFrame方式2: 通过StructType对象来定义DataFrame的“表结构”转换 RDD DataFrame的代码构...
%spark case class People(name: String, age: Int) var df = spark.createDataFrame(List(People("jeff", 23), People("andy", 20))) df.createOrReplaceTempView("people") %spark.sql select * from people Spark SQL解释器还支持并行运行,即支持同时运行多个SQL。另外,由于Spark SQL本身的特性,Spark SQ...
DataFrame可变性 pandas中DataFrame是可变的 Spark中RDDs是不可变的,因此DataFrame也是不可变的 创建 从spark_df转换:pandas_df = spark_df.topandas() 从pandas_df转换:spark_df = SQLContext.createDataFrame(pandas_df) 另外,createDataFrame支持从list转换spark_df,其中list元素可以为tuple,dict,rdd list,dict,...