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...
在这里,StructType表示整个schema,StructField表示每个列的定义,IntegerType()表示num列的数据类型为整数,True表示该列可以为空。 3. 将RDD转换为DataFrame 最后一步,我们将RDD转换为DataFrame。在Spark中,我们可以使用spark.createDataFrame()方法将RDD转换为DataFrame。接下来是完整的代码: frompyspark.sqlimportSparkSessi...
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",...
importorg.apache.spark.sql.types._ valcommentMap =Map("ID"->"ID","NAME"->"名字") valschema = df.schema.map(s => { s.withComment(commentMap(s.name)) }) //根据添加了注释的schema,新建DataFrame valnew_df = spark.createDataFrame(df.rdd,StructType(schema)).repartition(160) new_df.sc...
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 ...
比如原始表的schema如下: image.png 现在想将该DataFrame 的schema转换成: id:String, goods_name:String price: Array<String> sql 转换 spark.sql("create table speedup_tmp_test_spark_schema_parquet12 using parquet as select cast(id as string),cast(goods_name as string),cast(price as array<string...
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...
在将SQL schema分配给Spark DataFrame时,可以通过以下步骤实现: 定义SQL schema:首先需要定义一个SQL schema,包括表名和列名,并指定每个列的数据类型。 创建DataFrame:使用Spark的API,可以从各种数据源(如文件、数据库等)创建一个DataFrame。 应用SQL schema:通过调用DataFrame的createOrReplaceTempView方法,将DataFrame注册...
// 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 ...
社区小助手是spark中国社区的管理员，我会定期更新直播回顾等资料和文章干货，还整合了大家在钉群提出的...