2、使用createDataFrame方法创建DataFrame对象 这一种方法比较繁琐,通过row+schema创建DataFrame: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defcreateDFBySchema(spark:SparkSession)={importspark.implicits._importorg.apache.spark.sql
SparkConf conf=newSparkConf();conf.setMaster("local").setAppName("jsonfile");SparkContext sc=newSparkContext(conf);//创建sqlContextSQLContext sqlContext=newSQLContext(sc);//SprakSQL中是SQLContext对象/** * DataFrame的底层是一个一个的RDD RDD的泛型是Row类型。 * 以下两种方式都可以读取json格式...
几种创建SparkDataFrame的方法,分别是使用RDD来创建、使用python的pandas创建DataFrame、使用List来创建、读取数据文件来创建、通过读取数据库来创建。 1.使用RDD来创建 主要使用RDD的toDF方法 #appName:任务名称 #config:设置一些属性 #master:Spark运行模式 #getOrCreate:创建SparkSession对象 frompyspark.sql import Spar...
DataFrame = RDD[Row] + Schema valarr=Array(("Jack",28,184),("Tom",10,144),("Andy",16,165))valrdd1=sc.makeRDD(arr).map(f=>Row(f._1,f._2,f._3))valschema=StructType(StructField("name",StringType,false)::StructField("age",IntegerType,false)::StructField("height",IntegerType,...
通过SQL语句处理数据的前提是需要创建一张表,在Spark SQL中表被定义DataFrame,它由两部分组成:表结构的Schema和数据集合RDD,下图说明了DataFrame的组成。 从图中可以看出RDD是一个Java对象的数据集合,而DataFrame增加了Schema的结构信息。因此可以把DataFrame看成是一张表,而DataFrame的表现形式也可以看成是RDD。DataFrame...
df.createGlobalTempView(“mytable”) df.createOrReplaceGlobalTempView(“mytable”) Session.sql(“select * from global_temp.mytable ”).show() DataFrame 是一个一个 Row 类型的 RDD, json数据源 {"name":"科比","age":24} {"name":"詹姆斯","age":23} ...
//创建sqlContext SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);//SprakSQL中是SQLContext对象 /** * DataFrame的底层是一个一个的RDD RDD的泛型是Row类型。 * 以下两种方式都可以读取json格式的文件 */ DataFrame df = sqlContext.read().format("json").load("sparksql/json"); ...
Microsoft.Spark.Sql.Streaming Microsoft.Spark.Sql.Types 下载PDF Learn 。网 API 浏览器 Microsoft.Spark.Sql SparkSession 方法 使用英语阅读 保存 通过 Facebookx.com 共享LinkedIn电子邮件 SparkSession.CreateDataFrame 方法 参考 反馈 定义 命名空间:
SparkSQL-第一章:SparkSQL快速入门 SparkSQL-第二章:SparkSQL 概述 一、DataFrame的组成 DataFrame是一个二维表结构, 那么表格结构就有无法绕开的三个点: 行 列 表结构描述 比如,在MySQL中的一张表: 由许多行组成 数据也被分成多个列 表也有表结构信息(列、列名、列类型、列约束等 ) 基于这个前提, DataFrame...
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...