这可以通过简单的show()方法来完成,如上所示。此外,你还可以使用其他Spark SQL函数来进行更复杂的查询和验证。 总结:将RDD转换为Dataset(或DataFrame)是Spark数据处理中的一个基本步骤。通过上述步骤,你可以轻松地将RDD数据转换为类型安全的Dataset,并利用Spark SQL的优化功能来提高数据处理效率。
val spark = SparkSession.builder() .appName("RDD to Dataset") .getOrCreate() 创建RDD[JSONObject]: 代码语言:txt 复制 val jsonRDD = spark.sparkContext.parallelize(Seq( "{\"name\":\"John\", \"age\":30}", "{\"name\":\"Alice\", \"age\":25}" )) ...
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.Encoders// 1. 创建SparkSession实例valspark=SparkSession.builder().appName("RDD to DataSet Example").master("local")// 本地模式.getOrCreate()// 2. 创建RDDvalrdd=spark.sparkContext.parallelize(Seq(("Alice",25),("Bob",30),...
sparkSession.createDataFrame(peopleRDD, Person.class); // 将DataFrame的内容显示 peopleDataFrameSchemaFromJavaBean.show(); 编程方式构建schema 从编码方式构建schema方式来返回Dataset: // 从JSON文件创建RDD JavaRDD<Row> rowRDD = sparkSession.read() // 返回一个DataFrameReader,可用于将非流数据作为DataFrame...
DataSet API和DataFrame两者结合起来,DataSet中许多的API模仿了RDD的API,实现不太一样,但是基于RDD的代码很容易移植过来。 spark未来基本是要在DataSet上扩展了,因为spark基于spark core关注的东西很多,整合内部代码是必然的。 1、加载文件 valrdd=sparkContext.textFile("./data.txt") ...
原需求:希望在map函数中将每一个rdd转为DataSet或者DataFrame。 SparkRDD转为DataSet的两种方式 第一种方法是使用反射来推断包含特定对象类型的RDD的模式。在写Spark程序的同时,已经知道了模式,这种基于反射的方法可以使代码更简洁并且程序工作得更好。 第二种方法是通过一个编程接口来实现,这个接口允许构造一个模式,然...
RDD 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...
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))/...
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...
欢迎大家关注我的公众号,“互联网西门二少”,我将继续输出我的技术干货~ 该部分分为两篇,分别介绍RDD与Dataset/DataFrame: 一、RDD 二、DataSet/DataFrame 该篇主要介绍DataSet与DataFrame。 一、生成DataFrame 1.1.通过case cla