这个方法能通过索引获取Array对应位置的元素,形成列名为 原始类名[索引] 的新列,还可以通过键获得字典列的值,生成列名为 原始类名[键] 的新列拆分Array/dict#方法1 利用select(*cols)方法将拆分的col全部写出#>>> df.select(df.l.getItem(0), df.l.getItem(1)).show() +---+---+ |l[0]| l[1...
1. RDD转换成DataFrame的两种方式 rdd可以通过下面这种方式得到DataFrame: valpeopleDF = peopleRdd.map(_.split("")).filter(_.length==2).map(paras=> (paras(0),paras(1).trim().toInt)).toDF("name", "age") 1. 2. 我们在toDF方法里,指定DataFrame的信息。 我们也可以通过下面的方式,把RDD转换...
方法描述:as[Type] 算子的主要作用是将弱类型的 Dataset 转为强类型的 Dataset, 它有很多适用场景, 但是最常见的还是在读取数据的时候, 因为 DataFrameReader 体系大部分情况下是将读出来的数据转换为 DataFrame 的形式, 如果后续需要使用 Dataset 的强类型 API, 则需要将 DataFrame 转为 Dataset. 可以使用 as[Ty...
Array[Byte]数据转换成RDD的步骤是什么? Spark是一个开源的分布式计算框架,用于处理大规模数据集的计算任务。它提供了高效的数据处理能力和易于使用的API,可以在大规模集群上进行并行计算。 对于将Array[Byte]数据转换为RDD或DataFrame,可以使用Spark的API来实现。首先,需要创建一个SparkSession对象,它是与Spark交互的...
二. 使用 DataFrame 进行编程 Spark SQL 的 DataFrame API 允许我们使用 DataFrame 而不用必须去注册临时表或者生成 SQL 表达式. DataFrame API 既有 transformation操作也有action操作. DataFrame的转换从本质上来说更具有关系, 而 DataSet API 提供了更加函数式的 API ...
def main(args: Array[String]): Unit = {val spark = SparkSession.builder().appName("DataFrameRDDApp").master("local[2]").getOrCreate()//RDD ==> DataFrame val rdd = spark.sparkContext.textFile("file:///Users/chandler/Documents/Projects/SparkProjects/people.txt")//导入隐式转换 ...
当然也可以,注意到collect方法之后,我们其实会把DataFrame转为一个Array[Row]。 Note 4:Row是一个Spark的数据格式,表示一行数据,它实现了一些可以直接将数据转为不同格式的方法。 所以对代码,我们可以这么改一下。 val meanResult = df.selectExpr("mean(age) AS age_mean").collect()(0).getDouble() val ...
从Apache Spark 2.0开始,RDD已经被降级为二等公民,RDD已经被弃用了。而且,我们一会就会发现,DataFrame/DataSet是可以和RDD相互转换的,DataFrame和DataSet也是建立在RDD上。 DataFrame DataFrame概念 DataFrame是从Spark 1.3版本开始引入的。 通过DataFrame可以简化Spark程序的开发,让Spark处理结构化数据变得更简单。DataFrame可...
res12: Array[User] = Array(User(zhangsan,30), User(lisi,49))DataFrame与DataSet相互转换 DataFrame其实是DataSet的特例，所以它们之间是可以互相转换的。scala> case class User(name:String, age:Int)defined class User scala> val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30),("lisi",49))).toDF("name"...