StringType,IntegerType# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Create Empty DataFrame with Schema")\.getOrCreate()# 定义 Schemaschema=StructType([StructField("id",IntegerType(),True),StructField("name",StringType(),True),StructField("age",IntegerType(),True)])# 创建空的 Data...
51CTO博客已为您找到关于spark emptyDataFrame 设置 schema的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及spark emptyDataFrame 设置 schema问答内容。更多spark emptyDataFrame 设置 schema相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成
val spark= SparkSession.builder().appName("EmptyDataFrame").master("local").getOrCreate()/** * 创建一个空的DataFrame,代表用户 * 有四列,分别代表ID、名字、年龄、生日*/val colNames= Array("id","name","age","birth")//为了简单起见,字段类型都为Stringval schema = StructType(colNames.map(fi...
val schema= df.schema.map(s =>{ s.withComment(commentMap(s.name)) })//根据添加了注释的schema,新建DataFrameval new_df = spark.createDataFrame(df.rdd, StructType(schema)).repartition(160) new_df.schema.foreach(s => println(s.name, s.metadata)) (ID,{"comment":"ID","name":"ID",...
SparkSQL支持两种不同方法将现有RDD转换为DataFrame: 1 反射推断 包含特定对象类型的 RDD 的schema。 这种基于反射的方法可使代码更简洁,在编写 Spark 应用程序时已知schema时效果很好 代码语言:scala AI代码解释 // 读取文件内容为RDD,每行内容为一个String元素 ...
1)创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local /people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] 2)查看DataFrame的Schema信息 scala> df.printSchema root |-- age: Long (nullable = true) |-- name: string (nullable = ...
sparksql(2)——dataframe的ap-printSchema、withColum、count、drop、describe、select (1)查看表结构 (2)增加一列 (3)查看行数 (4)删除列 (5)计算平均值、最小值、最大值、标准差等 describe括号里的参数可以放具体的某一列的名称 (6)提取想看的列...
理解了RDD,DataFrame理解起来就比较容易了,DataFrame的思想来源于Python的pandas库,RDD是一个数据集,DataFrame在RDD的基础上加了Schema(描述数据的信息,可以认为是元数据,DataFrame曾经就有个名字叫SchemaRDD)。 DataSet是DataFrame API的扩展。相较于RDD来说,DataSet提供了强类型支持,区别也是给RDD的每行数据加了类型约束...
使用spark.createDataFrame和以前保存的 OLTP 配置将示例数据添加到目标容器。 Python # Ingest sample dataspark.createDataFrame(products) \ .toDF("id","category","name","quantity","price","clearance") \ .write \ .format("cosmos.oltp") \ .options(**config) \ .mode("APPEND") \ .save() ...
用StructType创建一个schema,和步骤1中创建的RDD的结构相匹配 把得到的schema应用于包含Row对象的RDD,调用这个方法来实现这一步:SQLContext.createDataFrame For example: 例如: // sc 是已有的SparkContext对象 val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // 创建一个RDD val people = sc.text...