在Spark DataFrame中使用Scala将某些DataType的所有列的DataType转换为另一个DataFrame,可以通过以下步骤实现: 导入必要的Spark相关库和类: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.s...
DataFrame每个元素不是泛型对象,而是Row对象。 DataFrame的缺点是Spark SQLDataFrame API 不支持编译时类型安全,因此,如果结构未知,则不能操作数据;同时,一旦将域对象转换为Data frame ,则域对象不能重构。 DataFrame=RDD-【泛型】+schema+方便的SQL操作+【catalyst】优化 DataFrame本质上是一个【分布式数据表】 DataFram...
DataFrame is a 2-dimensional labeled data structure with columns of potentially different types. You can think of it like a spreadsheet or SQL table, or a dict of Series objects. It is generally the most commonly used pandas object. Pandas是python的数据处理库,其中有一个重要的数据结构是Datafra...
1、创建一个DataFrame。 import org.apache.spark.sql._ import org.apache.spark.sql.types._ // 创建RDD val simpleData = Seq( Row("James",34,"2006-01-01","true","M",3000.60), Row("Michael",33,"1980-01-10","true","F",3300.80), Row("Robert",37,"1992-06-01","false","M",50...
df=spark.createDataFrame(data,columns)# 显示原 DataFrameprint("原始 DataFrame:")df.show()# 进行字段类型转换df_converted=df.withColumn("id",col("id").cast(IntegerType()))\.withColumn("date",col("date_str").cast(DateType()))# 显示转换后的 DataFrameprint("转换后的 DataFrame:")df_...
使用SparkSession,应用程序可以从现有的RDD,Hive表的或Spark数据源创建DataFrame 。 例如,以下内容基于JSON文件的内容创建一个DataFrame: import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row; Dataset<Row> df = spark.read().json("examples/src/main/resources/people.json"); ...
dataList.add(Row("zhi",21,15552211523L)) val df=sqlContext.createDataFrame(dataList,schema) scala>df.printSchema root|-- name: string (nullable =true)|-- age: integer (nullable =true)|-- phone:long(nullable =true) // 修改数据类型 ...
import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.sql.types._import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}/*** 自定义Schema方式转换RDD为DataFrame*/object SparkRDDSchema {def main(args: Array[String]): Unit = {// 构建SparkSession实例对象val spark: SparkSession = ...
2.1 创建 DataFrame With a SparkSession, applications can create DataFrames from an existing RDD, from a Hive table, or from Spark data sources. 有了SparkSession 之后, 通过 SparkSession有 3 种方式来创建DataFrame: 通过Spark 的数据源创建
Spark 2.x发布时,将Dataset和DataFrame统一为一套API,以Dataset数据结构为主(Dataset= RDD + Schema),其中DataFrame = Dataset[Row]。 04-[了解]-SparkSQL 概述之官方定义及特性 SparkSQL模块官方定义:针对结构化数据处理Spark Module模块。 主要包含三层含义: ...