//3、把这个Schema作用到RDD的RowS上面通过createDataFrame这个方法来实现,当然这个方法是通过SaprkSession来提供的 val peopledataframe = spark.createDataFrame(peopleRDD, structType) peopledataframe.printSchema() peopledataframe.show() }总结:DataFrame和RDD互操作的两个方式:1...
(1)创建DataSet数据集 (2)由DataSet创建临时视图或者全局视图 (3)DataSet创建sqlContext对象后执行SQL查询,或者spark直接执行SQL查询 程序如下: package com.leboop.rdd import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by LiuErBao on 2018/8/10. */ object DataSetDemo { case class Data(user_id:...
importorg.apache.spark.sql.{Row,SparkSession}importorg.apache.spark.sql.types.{StructType,StructField,StringType,IntegerType}valspark=SparkSession.builder().appName("DataFrame to Dataset").getOrCreate()valdata=Seq(Row("John",30),Row("Jane",25),Row("Bob",35))valschema=StructType(Seq(StructF...
sparkSession.createDataFrame(peopleRDD, structType).show() } DataFrame 与DataSet之间的转化 object SparkDataset {caseclassSales(transactionId:Int,customerId:Int,itemId:Int,amountPaid:Double) def main(args: Array[String]): Unit={ val spark= SparkSession.builder().appName("SparkDataset").master("l...
DataFrame转DataSet 导入隐式转换 importspark.implicits._ 创建样例类 caseclassColtest(col1:String,col2:Int)extendsSerializable//定义字段名和类型 转换 valtestDS=testDF.as[Coltest] 这种方法就是在给出每一列的类型后,使用as方法,转成Dataset,这在数据类型是DataFrame又需要针对各个字段处理时极为方便。在使...
DataFrame与DataSet一般不与Spark Mllib 同时使用。DataFrame与DataSet均支持SparkSQL的操作，比如select，groupby等，还能注册临时表进行SQL语句操作。DataFrame与DataSet支持一些特别方便的保存方式，比如保存成csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然。DataSet DataSet和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每...
type DataFrame = Dataset[Row] } https://github.com/IloveZiHan/spark/blob/branch-2.0/sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/package.scala 也就是说,每当我们用导DataFrame其实就是在使用Dataset。 针对Python或者R,不提供类型安全的DataSet,只能基于DataFrame API开发。
DataFrame, Dataset, Row, SparkSession} object SparkSQL_Transform { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkSQL").setMaster("local[*]") val spark: SparkSession = SparkSession...
支持编程语言:Dataset支持多种编程语言,包括Java、Scala和Python。这使得开发人员可以使用自己熟悉的编程语言进行数据处理和分析。 下面是一个使用DataFrame和Dataset进行数据处理的具体案例,使用Java语言编写: import org.apache.spark.sql.Dataset;import org.apache.spark.sql.Row;import org.apache.spark.sql.SparkSessio...
DataFrame API支持Scala,Java,Python, andR。 Datasets Dataset是Spark-1.6新增的一种API,目前还是实验性的。Dataset想要把RDD的优势(强类型,可以使用lambda表达式函数)和Spark SQL的优化执行引擎的优势结合到一起。Dataset可以由JVM对象构建(constructed)得到,而后Dataset上可以使用各种transformation算子(map,flatMap,filter...