spark=SparkSession.builder \.appName("Create DataFrame with Schema")\.getOrCreate() 1. 2. 3. appName("Create DataFrame with Schema"): 设置当前Spark应用的名称。 getOrCreate(): 如果不存在,则创建一个新的SparkSession,否则返回现有的SparkSession。 步骤3: 定义数据和Schema 现在,我们来定义一些数据...
StringType,IntegerType# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Create Empty DataFrame with Schema")\.getOrCreate()# 定义 Schemaschema=StructType([StructField("id",IntegerType(),True),StructField("name",StringType(),True),StructField("age",IntegerType(),True)])# 创建空的 Data...
scala>val df=spark.read.json("file:///opt/module/spark-local/examples/src/main/resources/people.json")df:org.apache.spark.sql.DataFrame=[age:bigint,name:string]scala>df.createGlobalTempView("people") 5. 通过SQL语句实现查询全表 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 scala>spark....
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)).repartition(160) new_df.schema.foreach(s => println(s.name, s.metadata)) (ID,{"comment":"ID","name":"ID",...
DataFrame中的数据结构信息,即为schema。DataFrame中提供了详细的数据结构信息,从而使得SparkSQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列,每列的名称和类型各是什么。 自动推断生成schema 使用spark的示例文件people.json, 查看数据: [root@hadoop01 resources]#head-5people.json ...
// 描述DataFrame的schema结构 val struct = StructType( // 使用StructField定义每个字段 StructField("name", StringType, nullable = true) :: StructField("age", IntegerType, nullable = false) :: Nil) 2.3 step3 使用SparkSession的createDataFrame方法将RDD转换为DataFrame ...
("name",StringType(),True),StructField("age",LongType(),True),StructField("eyeColor",StringType(),True)])# Apply the schema to the RDD and Create DataFrameswimmers=spark.createDataFrame(stringCSVRDD,schema)# Creates a temporary view using the DataFrameswimmers.createOrReplaceTempView("swimmers...
步骤：首先创建一个DataFrame，然后使用withColumn函数结合cast转换函数对指定的列进行数据类型转换。例如，将age列转换为String类型，isGraduated列转换为布尔类型，jobStartDate列转换为日期类型。验证：操作完成后，可以通过查看DataFrame的schema来验证列类型是否已更改。利用selectExpr函数：步骤：创建DataFrame后，...
用StructType创建一个schema,和步骤1中创建的RDD的结构相匹配 把得到的schema应用于包含Row对象的RDD,调用这个方法来实现这一步:SQLContext.createDataFrame For example: 例如: // sc 是已有的SparkContext对象 val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // 创建一个RDD val people = sc.text...
df.createTempView("v_people"); 上述v_people就是一个临时视图,可以类似于表的方式来进行查询。 // 在临时视图使用SQL查询 Dataset<Row> sqlDF = sparkSession.sql("SELECT * FROM v_people"); // 将DataFrame的内容显示 sqlDF.show(); // 打印schema ...