这段代码首先创建了一个SparkSession对象,然后创建了一个示例DataFrame,接着将其转换为RDD,并对RDD进行了简单的打印操作,最后关闭了SparkSession。
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 ==> 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))/...
val dataFrame:DataFrame = rddT.toDF //将RDD转化dataFrame dataFrame.show() println(rdd.collect().toBuffer) println(dataFrame.rdd.collect().toBuffer) //将dataFrame转化为RDD println(dataFrame.javaRDD.collect()) //同下,输出结果一样, println(dataFrame.toJavaRDD.collect()) } 1. 2. 3. 4. 5....
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。
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...
DataFrame运行效率优于RDD,因为它规定了具体的结构对数据加以约束. 由于DataFrame具有定义好的结构, Spark可以在作业运行时应用许多性能增强的方法. 如果你能够使用RDD完美地编写程序,也可以通过RDD实现相同的性能. DataFrame说白了是基于RDD的抽象. 如果你在设计算法和编写代码时花功夫, 你也可以使用RDD得到类似DataFrame...
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...
Spark SQL支持两种RDDs转换为DataFrames的方式 使用反射获取RDD内的Schema 当已知类的Schema的时候,使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也很好。 通过编程接口指定Schema 通过Spark SQL的接口创建RDD的Schema,这种方式会让代码比较冗长。 这种方法的好处是,在运行时才知道数据的列以及列的类型的情况下,可以动...