frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Create Empty DataFrame with Schema")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 第二步:定义 Schema 接下来,我们需要定义 DataFrame 的 Schema。Schema 是描述 DataFrame 结构的一种方式,它定义了列名和对应的数据类型。
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(),...
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valsqlContext=neworg.apache.spark.sql.SQLContext(sc)// 创建一个RDDvalpeople=sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt")// 数据的schema被编码与一...
val rate=classOf[RateStreamProvider].getCanonicalName--->DataSourceV2privatedefloadV1Source(paths:String*)={// Code path for data source v1.sparkSession.baseRelationToDataFrame(DataSource.apply(sparkSession,paths=paths,userSpecifiedSchema=userSpecifiedSchema,className=source,options=extraOptions.toMap)....
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...
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...
schema = StructType([ \ StructField("id",LongType(),True), \ StructField("name",StringType(),True), \ StructField("age",ShortType(),True), \ StructField("salary", FloatType(), True) ]) employeeDF = spark.createDataFrame(data=data,schema=schema) ...
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,...