schema: 使用StructType定义Schema,其中包含两个字段:Name和Age,分别使用StringType和IntegerType。 步骤4: 使用createDataFrame创建DataFrame 接下来,我们可以使用createDataFrame方法创建一个DataFrame,并为其添加Schema: df=spark.createDataFrame(data,schema) 1. createDataFrame(data, schema): 使用之前定义的数据和Schema...
创建Spark DataFrame的过程可以分为三个步骤:创建RDD、定义Schema和创建DataFrame。我们需要先创建一个RDD,然后定义DataFrame的结构,最后调用createDataFrame方法创建DataFrame。 在使用spark.createDataFrame(sinkRdd, schema)方法时,我们需要将RDD和Schema作为参数传递给该方法。通过这个过程,我们可以将数据转换为DataFrame,以便...
2、使用createDataFrame方法创建DataFrame对象 这一种方法比较繁琐,通过row+schema创建DataFrame: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defcreateDFBySchema(spark:SparkSession)={importspark.implicits._importorg.apache.spark.sql.types._importorg.apache.spark.sql.Row val schema=StructType(List(Stru...
val df = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)2.借助 case class 隐式转换(Rdd[Person] => DataSet[Row])1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 object DFTest {case class Person(name: String, age: Int)def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = Spa...
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 = new SQLContext(sc) val lineRDD = sc.textFile("....
3.3 给DataFrame添加注释 import org.apache.spark.sql.types._ val commentMap= Map("ID"->"ID","NAME"->"名字") val schema= df.schema.map(s =>{ s.withComment(commentMap(s.name)) })//根据添加了注释的schema,新建DataFrameval new_df = spark.createDataFrame(df.rdd, StructType(schema)).re...
df = spark.createDataFrame([{'name':'Alice','age':1}, {'name':'Polo','age':1}]) 4.指定schema创建DataFrame schema = StructType([ StructField("id", LongType(), True), StructField("name", StringType(), True), StructField("age", LongType(), True), StructField("eyeColor", Stri...
schema 到 RDD Dataset<Row> df = spark.createDataFrame(data.rdd(), schema); ...
Spark基础——创建DataFrame的三种⽅式1.⾃定义 schema（Rdd[Row] => DataSet[Row])import org.apache.spark.sql.types._val peopleRDD = spark.sparkContext.textFile("README.md")val schemaString = "name age"val fields = schemaString.split(" ").map(fieldName => StructField(fieldName, String...
printSchema方法 printSchema方法以树的形式,打印出DataFrame的schema(逻辑结构): // 打印schema df.printSchema(); 控制台打印内容如下: 上述schema包含了字段名、字段类型、是否允许空等信息。 按列名查询 可以指定列名来查询相应列的数据: df.select("name").show(); ...