3. 将Dataset转换为DataFrame 最后一步,我们使用.as方法将Dataset对象转换为DataFrame对象。 valdataframe=dataset.toDF() 1. 整合代码 下面是将上述代码整合在一起的完整示例: importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportspark.implicits._caseclassPerson(name:String,age:Int)valspark=SparkSession.builder().app...
as[Type]算子的主要作用是将弱类型的Dataset(DataFrame就是弱类型的DataSet)转为强类型的Dataset, 它有很多适用场景, 但是最常见的还是在读取数据的时候, 因为DataFrameReader体系大部分情况下是将读出来的数据转换为DataFrame的形式, 如果后续需要使用Dataset的强类型 API, 则需要将DataFrame转为Dataset. 可以使用as[Typ...
* DataFrame创建Demo */object DataFrameDemo { defmain(args: Array[String]): Unit = {//创建Spark SQL的切入点(RDD的切入点是SparkContext)valspark=SparkSession.builder().appName("spark-sql-demo").master("local").getOrCreate()//spark读取一般文件,生成的是DataSet数据集valdataDataSet=spark.read.te...
* DataFrame和RDD的互操作 */ object DataFrameRDDApp { def main(args: Array[String]): Unit = {val spark = SparkSession.builder().appName("DataFrameRDDApp").master("local[2]").getOrCreate()//RDD ==> DataFrame val rdd = spark.sparkContext.textFile("file:///Users/chandler/Documents/Proj...
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...
Spark Dataset是Spark中用于处理结构化数据的高级抽象。它结合了DataFrame和RDD的优点,提供了类型安全性和更强大的编程接口。在内部,Dataset由逻辑计划和物理计划组成。 逻辑计划(Logical Plan):逻辑计划是一个基于Spark SQL的关系查询引擎的计划。它描述了对数据的转换和操作,而不依赖于底层的数据存储和执行引擎。逻辑计...
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。
在Spark中,RDD(Resilient Distributed Dataset)是一种基本的数据结构,用于在集群中分布式地存储和处理数据。然而,为了更高效地进行数据查询和分析,我们通常需要将RDD转换为DataFrame。DataFrame是一个分布式的数据表,它提供了更丰富的数据结构和更高效的查询操作。 下面是一个示例源文件,包含id、name和age字段: 1,Ella,...
使用Spark将数组转换为DataFrame可以通过以下步骤实现: 导入必要的Spark相关库和模块: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Row} import org.apache.spark.sql.types.{StructType, StructField, StringType} 创建SparkSession对象: 代码语言:txt 复制 val spark = SparkSession.builder()...
DataFrame, Dataset, Row, SparkSession} object SparkSQL_Transform { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkSQL").setMaster("local[*]") val spark: SparkSession = SparkSession...