#通过执行SQL生成DataFrame DataFrame dataFrame= hc.sql("执行SQL") #通过HiveContext创建DataFrame DataFrame dataFrame2 = hc.createDataFrame(JavaRDD, schema) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 二、DataFrame对象上Action操作 1、show:展示数据 以表格的形式在输出中展示jdbcDF中的数据,类似于select ...
DataFrame API 可在 Scala、Java、Python 和 R 中使用。在 Scala 和 Java 中,DataFrame 由一个元素为 Row 的 Dataset 表示。在 Scala API 中,DataFrame 只是 Dataset[Row] 的别名。在 Java API 中,类型为 Dataset。 在本文剩余篇幅中,会经常使用 DataFrame 来代指 Scala/Java 元素为 Row 的 Dataset。 开始...
10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列 返回一个dataframe 11、 except(other: DataFrame) 返回一个dataframe,返回在当前集合存在的在其他集合不存在的 12、 explode[A, B](inputColumn: String, outputColumn: String)(f: (A) ⇒ TraversableOnce[B])(implicit arg0: scala.reflect.api....
二、首先考虑单独两行映射 df.filter(col("yes").isNotNull).select(col("event"),col("yes")).withColumn("userid",explode(split(col("yes")," "))).drop($"yes").withColumn("status",lit("yes")).show(3)+---+---+---+| event| userid|status|+---+---+---+|1159822043|197596445...
// 1、输出DataFrame对应的schema信息 peopleDF.printSchema() // 2、输出DataFrame里面的数据,不加参数默认输出前20条 peopleDF.show(100) // 3、查询DataFrame里面某一列数据:select name from table; peopleDF.select("name").show() // 4、查询某几列所有数据,并对列进行计算:select name,age+10 from...
8、 show()返回dataframe集合的值 默认是20行,返回类型是unit 9、 show(n:Int)返回n行,,返回值类型是unit 10、 table(n:Int) 返回n行 ,类型是row 类型 dataframe的基本操作 1、 cache()同步数据的内存 2、 columns 返回一个string类型的数组,返回值是所有列的名字 ...
二、DataFrame对象上Action操作 1、show:展示数据 以表格的形式在输出中展示jdbcDF中的数据,类似于select * from spark_sql_test的功能。 show方法有四种调用方式,分别为, (1)show 只显示前20条记录。 示例: jdbcDF.show 结果: (2)show(numRows: Int) ...
// 根据给定的LogicalPlan创建一个DataFrame对象,返回类型为DataFrame。 def ofRows(sparkSession: SparkSession, logicalPlan: LogicalPlan): DataFrame = { val qe = sparkSession.sessionState.executePlan(logicalPlan) qe.assertAnalyzed() new Dataset[Row](sparkSession, qe, RowEncoder(qe.analyzed.schema)) ...
要向空Dataframe中添加行记录,可以使用Spark的DataFrame API或Spark SQL的相关函数。 方法一:使用union操作符可以通过使用union操作符将一个包含新行记录的Dataframe与空Dataframe进行合并。以下是示例代码: 代码语言:txt 复制 val spark = SparkSession.builder().appName("Add Rows to Empty Dataframe").getOrCreate...
val df = spark.createDataFrame(sc.parallelize(rows), schema) 创建DateType数据 Spark的DateType类型与Java的java.sql.Date对应, val spark = SparkSession.builder().master("local").getOrCreate() val sc = spark.sparkContext val schema = StructType(Seq(StructField("createTime", DateType, false))...