通过上面的代码,我们可以查看DataFrame中每列的数据类型,从而更好地了解数据的结构。 类图 下面是一个表示Spark DataFrame的类图,展示了DataFrame和Column之间的关系: Contains10..*DataFrame+...+printSchema()+show()+select()+filter()+groupBy()+agg()+join()Column+...+alias()+cast()+isNotNull()+isNu...
StructType对象是描述整个DataFrame的表结构。 StructField对象描述一个列的信息。 数据层面: Row对象记录一行数据。 Column对象记录一列数据并包含列信息。 DataFrame和RDD的异同: 相同点:都是弹性分布式数据集。 不同点: DataFrame:存储结构限定为二维表结构化数据。 RDD:存储数据没有任何限制。 DataFrame的构建 基于RD...
这一种方法比较繁琐,通过row+schema创建DataFrame: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defcreateDFBySchema(spark:SparkSession)={importspark.implicits._importorg.apache.spark.sql.types._importorg.apache.spark.sql.Row val schema=StructType(List(StructField("integer_column",IntegerType,nulla...
(5)as 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[Type]算子完成这种...
1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary")) 2、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) df...
14、 unpersist(blocking:Boolean)返回dataframe.this.type类型 true 和unpersist是一样的作用false 是去除RDD 集成查询: 1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max(“age”), avg(“salary”)) df.groupBy().agg(max(“age”), avg(“salary”)) ...
2.2 Add constant value column to dataframe If we want to add an constant value, we can useliterals # in Pythonfrompyspark.sql.functionsimportlitdf.select(expr("*"),lit(1).alias("One")).show(2)# SQL--inSQLSELECT*,1asOneFROMdfTableLIMIT2 ...
12、 toDF(colnames:String*)将参数中的几个字段返回一个新的dataframe类型的, 13、 unpersist() 返回dataframe.this.type 类型,去除模式中的数据 14、 unpersist(blocking:Boolean)返回dataframe.this.type类型 true 和unpersist是一样的作用false 是去除RDD 集成查询: 1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ...
df.withColumn("StudentDetails", to_json(orderedColumn)) 通过以上两个片段,我的输出是 [{"name":"[email protected]","id":11,"email":"abc"}] 这里只更改列名,而不更改值。 我无法更改创建spark dataframe df的方式,唯一的选择是使用某种方式转换列。使用火花2.4 ...
(arrayData) // 创建DataFrame import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, StringType, StructType} import org.apache.spark.sql.Row val arraySchema = new StructType() .add("name",StringType) .add("subjects",ArrayType(StringType)) val arrayDF = spark.createDataFrame(arrayRDD, arraySchema) ...