从List 创建 DataFrame 在Spark 中,可以使用createDataFrame函数从 List 创建 DataFrame。下面是一个示例代码: importorg.apache.spark.sql.{SparkSession,Row}importorg.apache.spark.sql.types.{StructType,StructField,StringType,IntegerType}valspark=SparkSession.builder().appName("Create DataFrame from List").g...
3、collectAsList:获取所有数据到List 功能和collect类似,只不过返回结构变为了List jdbcDF.collectAsList() 1. 4、describe(cols: String*):获取指定字段的统计信息 这个方法可以动态的传入一个或多个String类型的字段名,结果仍然为DataFrame对象,用于统计数值类型字段的统计值,比如count, mean, stddev, min, max等...
// 假设df是一个DataFrame,list是从DataFrame动态生成的列表 df.createOrReplaceTempView("temp_table") spark.sql("INSERT INTO table_name SELECT * FROM temp_table") 将列表保存到NoSQL数据库:如果你使用的是NoSQL数据库,如MongoDB、Cassandra等,可以使用相应的连接器将列表保存到数据库中。首先,需...
1.b) 使用SparkSession的creatDataFrame()函数 1.c)对行类型使用createDataFrame() 2. 从List和Seq集合中创建Spark DataFrame 2.a) List或者Seq使用toDF() 2.b) 使用SparkSession的createDataFrame()方法 2.c) 使用Row type的createDataFrame()方法 3. 从CSV文件创建Spark DataFrame 4. 从text文件创建 5. 从...
使用listOfData和模式创建Spark DataFrame的步骤如下: 导入必要的Spark相关库: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType 创建SparkSession对象: 代码语言:txt 复制 spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameCr...
下面的例子会先新建一个dataframe，然后将list转为dataframe，然后将两者join起来。from
示例二 from pyspark.sql import Row from pyspark.sql.functions import explode eDF = spark.createDataFrame([Row( a=1, intlist=[1, 2, 3], mapfield={"a": "b"})]) eDF.select(explode(eDF.intlist).alias("anInt")).show() +---+ |anInt| +---+ | 1| | 2| | 3| +---+ isin...
3、collectAsList:获取所有数据到List 功能和collect类似,只不过将返回结构变成了List对象,使用方法如下 jdbcDF.collectAsList() 1 结果如下, 4、describe(cols: String*):获取指定字段的统计信息 这个方法可以动态的传入一个或多个String类型的字段名,结果仍然为DataFrame对象,用于统计数值类型字段的统计值,比如count...
ArrayList[Row]() dataList.add(Row("李明",20,15552211521L)) dataList.add(Row("王红",19,13287994007L)) dataList.add(Row("刘三",21,15552211523L)) spark.createDataFrame(dataList,schema).show() +---+---+---+ |name|age| phone| +---+---+---+ |李明| 20|15552211521| |王红| 19|...
1、创建DataFrame 本文所使用的DataFrame是通过读取mysql数据库获得的,代码如下:val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example") .enableHiveSupport() //.config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate() import spark.implicits._ val url = "jdbc:mysql://...