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 2.c) 使用Row type的createDataFrame()方法...
dfFromRDD2 = spark.createDataFrame(rdd).toDF(columns:_*) 1.c)对行类型使用createDataFrame() createDataFrame()有另一个签名,它将列名的RDD[Row]类型和模式作为参数。首先,我们需要将rdd对象从RDD[T]转换为RDD[Row]类型。 valschema =StructType(columns.map(fieldName =>StructField(fieldName,StringType, ...
如果是pair rdd则: stratified_CV_data = training_data.union(test_data)#pair rdd#schema = StructType([#StructField("label", IntegerType(), True),#StructField("features", VectorUDT(), True)])vectorized_CV_data = sqlContext.createDataFrame(stratified_CV_data, ["label","features"])#,schema)...
Step 4:使用 SQLContext 提供的方法,将模式应用于 Row RDD 上,以创建 DataFrame。 val testDF = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, testSchema) // 将DataFrame注册为表 testDF.registerTempTable("test") val incs = sql("SELECT * FROM test") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 二、从数据源创建 DataFrame: ...
示例二 from pyspark.sql import Row from pyspark.sql.functions import explode eDF = spark.createDataFrame([Row( a=1, intlist=[1, 2, 3], mapfield={"a": "b"})]) eDF.select(explode(eDF.intlist).alias("anInt")).show() +---+ |anInt| +---+ | 1| | 2| | 3| +---+ isin...
是通过将Pandas DataFrames转换为Spark的DataFrame对象来实现的。这种转换可以通过以下步骤完成: 1. 首先,确保已经在Python环境中安装了pyspark库,并导入所需...
createDataFrame(personRDD, Person.class); df.show(); df.registerTempTable("person"); sqlContext.sql("select name from person where id = 2").show(); /** * 将DataFrame转成JavaRDD * 注意: * 1.可以使用row.getInt(0),row.getString(1)...通过下标获取返回Row类型的数据,但是要注意列顺序...
1.定义RDD,每个元素都是Row类型 2.将上面的RDD[Row]转换为DataFrame,df=spark.createDataFrame(row_rdd) 代码: # -*- coding:utf-8 -*- # Desc:This is Code Desc from pyspark import Row from pyspark.sql import SparkSession import os os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark' ...
1.定义RDD,每个元素都是Row类型 2.将上面的RDD[Row]转换为DataFrame,df=spark.createDataFrame(row_rdd) 代码: # -*- coding:utf-8 -*- # Desc:This is Code Desc from pyspark import Row from pyspark.sql import SparkSession import os os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark' ...
RDD 和 DataFrame 均是 Spark 平台对数据的一种抽象,DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格。 DataFrame 与 RDD 的主要区别在于,DataFrame 关心数据的结构,RDD 不关心数据的结构,只关心数据是什么。比如给个数据 1,RDD 不关心 1 代表什么意思,只关心 1、2、3 就够了,而...