但与RDD不一样的是,DataFrame是有schema的,有点类似于关系型数据库中的表,每一行的数据都是一样的,因为。有了schema,这也表明了DataFrame是比RDD提供更高层次的抽象。 DataFrame支持各种数据格式的读取和写入,例如:CSV、JSON、AVRO、HDFS、Hive表。 DataFrame使用Catalyst进行优化。 DataFrame专注的是What!,而不是How...
3.打印schema信息 ——DataFrame.printSchema 4.查询多个字段,并对其中一个字段的值做+1的操作 ——DataFrame.select($"字段名称1",$"字段名称2",$"字段名称2" + 1) 5.过滤,拿到想要的数据 ——DataFrame.filter(条件).show 6.数据分组并计数 ——DataFrame.groupBy("字段名称").count().show 实例操作 /...
// 应用SchemavaldfWithSchema=spark.createDataFrame(df.rdd,schema) 1. 2. 上述代码中,通过spark.createDataFrame()方法将原有的DataFramedf和定义好的Schemaschema结合起来,创建一个新的DataFramedfWithSchema。 步骤四:结果展示 最后,我们可以展示设置好Schema的DataFrame的内容。 // 结果展示dfWithSchema.show() ...
1.printSchema:打印数据模式 查看数据模式可以通过printSchema函数来查看,它会答应后出列的名称和类型。 2.show:查看数据 show相关方法 show(): show(5): show(false): 3.first/head/take/takeAsList:获取若干行记录 DataFrame获取若干行记录的方法: first和head功能相同,以Row或者Array[Row]的形式返回一行或多...
而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列,每列的名称和类型各是什么,DataFrame多了数据的结构信息,即schema。这样看起来就像一张表了。 2、DataFrame通过引入schema和off-heap(不在堆里面的内存,指的是除了不在堆的内存,使用操作系统上的内存),解决了RDD的缺点, Sp...
DataFrame中的数据结构信息,即为schema。DataFrame中提供了详细的数据结构信息,从而使得SparkSQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列,每列的名称和类型各是什么。 自动推断生成schema 使用spark的示例文件people.json, 查看数据: [root@hadoop01 resources]#head-5people.json ...
// 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...
spark.createDataFrame(sc.makeRDD(data), schema).show() 从JSON文件加载DataFrame /* data.json {"name":"A","age":10,"phone":112233} {"name":"B", "age":20,"phone":223311} {"name":"C", "age":30,"phone":331122} */ spark.read.format("json").load("/Users/tobe/temp2/data.json...
DataFrame: ①与RDD和Dataset不同,DataFrame每一行的类型固定为Row,只有通过解析才能获取各个字段的值。 ②DataFrame引入了schema和off-heap schema:RDD每一行的数据,结构都是一样的。这个结构就存储在schema中。Spark通过schame就能够读懂数据,因此在通信和IO时就只需要序列化和反序列化数据,而结构的部分就可以省略了...
7、 persist(newlevel:StorageLevel) 返回一个dataframe.this.type 输入存储模型类型 8、 printSchema() 打印出字段名称和类型 按照树状结构来打印 9、 registerTempTable(tablename:String) 返回Unit ,将df的对象只放在一张表里面,这个表随着对象的删除而删除了 ...