import org.apache.flink.configuration.Configuration; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; p
SparkR DataFrame是SparkR中的一种数据结构,类似于R语言中的数据框。要将SparkR DataFrame转换为RDD,可以使用as.rdd()函数。 具体步骤如下: 首先,确保已经安装了SparkR并启动了Spark会话。 加载需要转换的数据集,并创建一个SparkR DataFrame对象。 使用as.rdd()函数将SparkR DataFrame转换为RDD。例如,假设DataFrame...
1)Row从原始RDD 创建s的RDD; 2)创建由StructType匹配Row步骤1中创建的RDD中的s 结构 表示的模式。 3)Row通过createDataFrame提供的方法将模式应用于s 的RDD SparkSession。 packagecom.sparkimportorg.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}importorg.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}/...
// RDD转换为DataFrame的过程 val peopleDF: DataFrame = peopleRDD // 1. 使用map方法将每行字符串按逗号分割为数组 .map(_.split(",")) // 2. 再次使用map方法,将数组转换为People对象 .map(x => People(x(0), x(1).trim.toInt)) // 3. 最后调用toDF将RDD转换为DataFrame .toDF() 2 通过编...
//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))/...
rdd = sc.parallelize(array) rdd.foreach(print) 1. 2. 3. 从数组创建RDD示意图 Part2.RDD操作 ⭐️RDD有3种操作:1)转换操作 ;2)行动操作;3)惰性机制。 1)转换操作。 对于RDD而言,每一次转换操作都会产生不同的RDD,供 给下一个“转换”使用。
val rddT = rdd.map(x=>{ val p = x.split(" ") People(p(0),p(1).trim.toInt) }) import spark.implicits._ //隐式转化 val dataFrame:DataFrame = rddT.toDF //将RDD转化dataFrame dataFrame.show() println(rdd.collect().toBuffer) ...
obj.foreach{case(key,JInt(value))=>builder.putLong(key,value.toLong)// 将Long类型的值放入...
RDD一般和Spark Mllib同时使用。RDD不支持SparkSQL操作。DataFrame 与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值。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...
DataFrame存储在off-heap(堆外内存)中,由操作系统直接管理(RDD是JVM管理),可以将数据直接序列化为二进制存入off-heap中。操作数据也是直接操作off-heap。 DataFrane的短板 DataFrame不是类型安全的 API也不是面向对象的 Apache Spark 2.0 统一API 从Spark 2.0开始,DataFrame和DataSet的API合并在一起,实现了跨库统一成...