import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.types._objectOracleSchemaDemo { def main(args: Array[String]): Unit={ val spark= SparkSession.builder().appName("OracleSchemaDemo").master("local").enableHiveSupport().getOrCreate() val df=spark.read .format("jdbc") ....
schema: 使用StructType定义Schema,其中包含两个字段:Name和Age,分别使用StringType和IntegerType。 步骤4: 使用createDataFrame创建DataFrame 接下来,我们可以使用createDataFrame方法创建一个DataFrame,并为其添加Schema: df=spark.createDataFrame(data,schema) 1. createDataFrame(data, schema): 使用之前定义的数据和Schema...
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创建dataframe,查看该dataframe的schema: >>>df=spark.read.format("json").load("/opt/module/spark/examples/src/main/resources/people.json")>>>df.printSchema() root|-- age: long (nullable = true) --age列,long型,可以为null|-- name: string (nullable = true) --name列,string型,可以为null...
df = spark.createDataFrame([{'name':'Alice','age':1}, {'name':'Polo','age':1}]) 4.指定schema创建DataFrame schema = StructType([ StructField("id", LongType(), True), StructField("name", StringType(), True), StructField("age", LongType(), True), StructField("eyeColor", Stri...
SparkSQL支持两种不同方法将现有RDD转换为DataFrame: 1 反射推断 包含特定对象类型的 RDD 的schema。 这种基于反射的方法可使代码更简洁,在编写 Spark 应用程序时已知schema时效果很好 代码语言:scala AI代码解释 // 读取文件内容为RDD,每行内容为一个String元素 ...
sparksql(2)——dataframe的ap-printSchema、withColum、count、drop、describe、select (1)查看表结构 (2)增加一列 (3)查看行数 (4)删除列 (5)计算平均值、最小值、最大值、标准差等 describe括号里的参数可以放具体的某一列的名称 (6)提取想看的列...
RDD转为DataFrame 1. 方法1 a) 方法:使用反射机制推断RDD Schema。 b) 场景:运行前知道Schema。 c) 特点:代码简洁。 d) 示例: 1importorg.apache.spark.SparkConf2importorg.apache.spark.SparkContext3importorg.apache.spark.sql.SQLContext45object Test {67def main(args: Array[String]): Unit ={8val...
Schema(StructType) Specifica lo schema usando StructType. Schema(String) Specifica lo schema usando la stringa formattata DDL specificata.Schema(StructType) Specifica lo schema usando StructType. C# Copia public Microsoft.Spark.Sql.DataFrameReader Schema(Microsoft.Spark.Sql.Types.StructType schema)...
通过SparkSession 提供的 createDataFrame 来把第2步创建的模式应用到第一步转换得到的 Row RDD import org.apache.spark.sql.types._// Create an RDDval peopleRDD = spark.sparkContext.textFile("examples/src/main/resources/people.txt")// The schema is encoded in a stringval schemaString = "name ...