//RDD ==> DataFrame val rdd = spark.sparkContext.textFile("file:///Users/chandler/Documents/Projects/SparkProjects/people.txt")//1、创建一个RDD,我们用RowS来创建 val peopleRDD = rdd.map(_.split(",")).map(line => Row(line(0).toInt, line(1), line(2).toInt))/...
4. DataFrame转Dataset 5. Dataset转DataFrame 1. RDD转DataFrame 1. 构建schema 主要有三步: 构建RDD[Row] 构建schema 调用createDataFrame方法 object RddToDataFrame { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().appName("RddToDataFrame").master("local").getOrCreate...
importorg.apache.spark.sql.{Row,SparkSession}importorg.apache.spark.sql.types.{StructType,StructField,StringType,IntegerType}valspark=SparkSession.builder().appName("DataFrame to Dataset").getOrCreate()valdata=Seq(Row("John",30),Row("Jane",25),Row("Bob",35))valschema=StructType(Seq(StructF...
{ "DEVICENAME": "test5", "LID": 170501310, "ADDRESS": "xxxx", "ID": 230001160 } 分别转化为DataFrame和DataSet,然后结合spark 算子之RDD一文中所罗列的主要算子,进行一一对比。 val session =SparkSession .builder() .appName("test") .master("local[*]") .getOrCreate()importsession.implicits....
type DataFrame = Dataset[Row] } https://github.com/IloveZiHan/spark/blob/branch-2.0/sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/package.scala 也就是说,每当我们用导DataFrame其实就是在使用Dataset。 针对Python或者R,不提供类型安全的DataSet,只能基于DataFrame API开发。
DataFrame与DataSet一般不与Spark Mllib 同时使用。DataFrame与DataSet均支持SparkSQL的操作，比如select，groupby等，还能注册临时表进行SQL语句操作。DataFrame与DataSet支持一些特别方便的保存方式，比如保存成csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然。DataSet DataSet和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每...
大数据分布式计算:高效利用Spark DataFrame 工具分析航空延误数据 1405 2 1:06 App 介绍下Spark中的RDD 132 -- 53:30 App 19-spark-sql-RDD与DataFrame之间的转换.mp4 4483 -- 3:35 App Rdd, DataFrame, DataSet的发展历程与历史渊源…… 2142 1 26:25 App Spark中RDD是什么? 101 -- 10:13 App P80...
将DateFrame转化为DataSet scala>df.as[Person]res14:org.apache.spark.sql.Dataset[Person]=[age:bigint,name:string] DataSet转换为DataFrame 创建一个样例类 scala>caseclassPerson(name:String,age:Long)definedclassPerson 创建DataSet scala>valds=Seq(Person("Andy",32)).toDS()ds:org.apache.spark.sql.Dat...
下面,我们将从概念到实践,逐步深入解析Spark DataFrame与Dataset。 一、基本概念 DataFrame Spark DataFrame是一个分布式的数据集合,它是一个二维的表格型数据结构,可以看作是一个关系型数据库中的一张表。DataFrame中的每一列都有一个明确的类型,这使得我们可以像操作传统数据库表一样,使用SQL语句或者DataFrame API...
1.DataFrame转换为DataSet 1 ) 创建一个DataFrame 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 scala>val df=spark.read.json("/input/people.json")df:org.apache.spark.sql.DataFrame=[age:bigint,name:string] 2)创建一个样例类 ...