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...
val spark= SparkSession.builder().appName("EmptyDataFrame").master("local").getOrCreate()/** * 创建一个空的DataFrame,代表用户 * 有四列,分别代表ID、名字、年龄、生日*/val colNames= Array("id","name","age","birth")//为了简单起见,字段类型都为Stringval schema = StructType(colNames.map(fi...
df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.emptyRDD(), myManualSchema) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. (2)直接使用已有的dataframe的schema来创建新的dataframe #当新建的DataFrame结构与已知的DataFrame结构一样的时候,可以直接调用另一个DF.schema df2 = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.emptyRDD(),...
介绍一下 Spark 将 RDD 转换成 DataFrame 的两种方式: 1.通过反射获取 Schema:使用 case class 的方式,不过在 scala 2.10 中最大支持 22 个字段的 case class,这点需要注意; 2.通过编程获取 Schema:通过 spark 内部的 StructType 方式,将普通的 RDD 转换成 DataFrame。 DataSet与RDD互...
("maxRowsInMemory", 20) // 可选, default None. If set, uses a streaming reader which can help with big files===.schema(schema)// 可选, default: Either inferred schema, or all columns are Strings// .option("header", "true").load("path/to/excel/file.xlsx")// 显示 DataFrame 的内...
spark.createDataFrame(indexedRDD, df.schema.add(indexColName, LongType)) } def addColumnByZipWithIndex(spark: SparkSession, df: DataFrame, indexColName: String=null): DataFrame ={ logger.info("Use zipWithIndex to generate index column") ...
如果有生成的 RDD[Row] 就可以直接调用 sqlContext 将该 RDD 转换为 DataFrame。这里 TABLE_SCHEMA 可以看作是每一列数据的描述,类似 Hive 的 column 的信息,主要是字段名和类型,也可以添加额外的信息,sqlContext 将对应的列属性与 Row 一一匹配,如果 Schema 长度没有达到 Row 的总列数,则后续字段都只能读为...
1)创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local /people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] 2)查看DataFrame的Schema信息 scala> df.printSchema root |-- age: Long (nullable = true) |-- name: string (nullable = ...
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...
DataSet/DataFrame都是Spark SQL提供的分布式数据集,相对于RDD而言,除了记录数据以外,还记录表的schema信息。 DataSet是自Spark1.6开始提供的一个分布式数据集,具有RDD的特性比如强类型、可以使用强大的lambda表达式,并且使用Spark SQL的优化执行引擎。DataSet API支持Scala和Java语言,不支持Python。但是鉴于Python的动态特性,...