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._
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...
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...
以下代码展示了如何将 DataFrame 中字段的类型进行转换。 frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.typesimportStringType,IntegerType,DateTypefrompyspark.sql.functionsimportcol# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("DataFrame Type Conversion")\.getOrCreate()# 创建示例 DataFramedata=[(...
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.
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 ...
通过其创建DataFrame代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defcreateDFByJson(spark:SparkSession)={val df=spark.read.json("resources/test.json")df.show()} 结果为: 3.2 通过CSV文件创建 这里,首先需要导入一个包,可以在:https://www.mvnjar.com/com.databricks/spark-csv_2.11/1....
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 = ...
Dataset:A DataSet is a distributed collection of data. (分布式的数据集) DataFrame: A DataFrame is a DataSet organized into named columns.(以列(列名,列类型,列值)的形式构成的分布式的数据集,按照列赋予不同的名称) DataFrame有如下特性: 1)、分布式的数据集,并且以列的方式组合的,相当于具有schema的RDD...
7,8,9 10,11,12 13,14,15 1,2,3 4,5,6 7,8,9 10,11,12 13,14,15 1：DS与DF关系？type DataFrame = Dataset[Row]2：加载txt数据 val rdd = sc.textFile("data")val df = rdd.toDF()这种直接⽣成DF，df数据结构为（查询语句：df.select("*").show(5)）：只有⼀列，属性为value。3...