valspark=SparkSession.builder().appName("Add New Column to DataFrame").master("local[*]").getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 创建DataFrame 为了演示如何添加新的一列,我们首先需要创建一个DataFrame。我们可以使用SparkSession的createDataFrame方法来从不同的数据源创建DataFrame,比如从CSV文件、数据库表、RDD等。
首先,创建一个空的DataFrame,其中包含与要添加的列表相同的列结构。可以使用createDataFrame方法从空的RDD开始创建一个空的DataFrame。 首先,创建一个空的DataFrame,其中包含与要添加的列表相同的列结构。可以使用createDataFrame方法从空的RDD开始创建一个空的DataFrame。 其中,schema...
// 假设df是一个DataFrame,list是从DataFrame动态生成的列表 df.createOrReplaceTempView("temp_table") spark.sql("INSERT INTO table_name SELECT * FROM temp_table") 将列表保存到NoSQL数据库:如果你使用的是NoSQL数据库,如MongoDB、Cassandra等,可以使用相应的连接器将列表保存到数据库中。首先,需...
一、JAVA list 转 DataFrame or DataSet -> 关注清哥聊技术公众号,了解更多技术文章 case class CaseJava( var num: String, var id: String, var start_time: String, var istop_t
1、创建DataFrame 本文所使用的DataFrame是通过读取mysql数据库获得的,代码如下:val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example") .enableHiveSupport() //.config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate() import spark.implicits._ val url = "jdbc:mysql://...
9. 从HBase创建DataFrame Spark创建DataFrame的不同方式 本文介绍了使用Scala示例在Spark中创建DataFrame(createDataFrame)的不同方法。 首先,让我们导入Spark需要的隐式函数,如.toDF()函数,并为示例创建数据。 import spark.implicits._ val columns = Seq("language", "users_count") ...
2.a) List或者Seq使用toDF() valdfFromData1 = data.toDF() 2.b) 使用SparkSession的createDataFrame()方法 vardfFromData2 = spark.createDataFrame(data).toDF(columns:_*) 2.c) 使用Row type的createDataFrame()方法 importscala.collection.JavaConversions._valrowData = data.map(attributes =>Row(attri...
创建DataFrame的几种方式 1、读取json格式的文件创建DataFrame 注意: 1. json文件中的json数据不能嵌套json格式数据。 2. DataFrame是一个一个Row类型的RDD,df.rdd()/df.javaRdd()。 3. 可以两种方式读取json格式的文件。 4. df.show()默认显示前20行数据。
3. scala 2.12.20 4. spark 3.5.3 5. VSCode 三、DataFrame API--createDataFrame 测试数据内容如下: # 来源于:https://www.kaggle.com/datasets/steve1215rogg/student-lifestyle-dataset中部分片段 Student_ID,Study_Hours_Per_Day,Sleep_Hours_Per_Day,Stress_Level ...
def main(args: Array[String]): Unit = { //创建SparkSession对象 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .master("local[*]") .appName("test01") .getOrCreate() val df: DataFrame = spark.createDataFrame(Array(("spark", 2), ("hadoop", 5), ("spark", 3), ("hadoop", 6...