本篇文章给大家分享的是有关SparkSQL中DataFrame与DataSet如何使用,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
1、指定列名添加Schema
2、通过StrucType指定Schema
3、编写样例类,利用反射机制推断Schema
//导包
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.SparkSession
//代码
// 1.创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("sql").getOrCreate()
// 2.使用spark 获取sparkContext 上下文对象
val sc = spark.sparkContext
// 3.使用SparkContext 读取文件并按照空格切分 返回RDD
val rowRDD: RDD[(Int, String, Int)] = sc.textFile("./data/person.txt").map(_.split(" ")).map(x=>(x(0).toInt,x(1),x(2).toInt))
// 4.导入隐式类
import spark.implicits._
//5.将RDD 转换为DataFrame 指定元数据信息
val dataFrame = rowRDD.toDF("id","name","age")
//6.数据展示
dataFrame.show()
//导包
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}
//编写代码
//1.实例SparkSession
val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("sql").getOrCreate()
//2.根据SparkSession获取SparkContext 上下文对象
val sc = spark.sparkContext
// 3.使用SparkContext读取文件并按照空开切分并返回元组
val rowRDD = sc.textFile("./data/person.txt").map(_.split(" ")).map(x=>Row(x(0).toInt,x(1),x(2).toInt))
// 4.导入隐式类
import spark.implicits._
//5.使用StructType 添加元数据信息
val schema = StructType(List(
StructField("id", IntegerType, true),
StructField("name", StringType, true),
StructField("age", IntegerType, true)
))
//6.将数据与元数据进行拼接 返回一个DataFrame
val dataDF = spark.createDataFrame(rowRDD,schema)
//7.数据展示
dataDF.show()
//导包
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.SparkSession
//定义单例对象
case class Person(Id:Int,name:String,age:Int)
//编写代码
//1.实例sparkSession
val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("sql").getOrCreate()
//2.通过sparkSession获取sparkContext 上下文对象
val sc = spark.sparkContext
//3.通过sparkContext 读取文件并按照空格切分 将每一个数据保存到person中
val rowRDD: RDD[Person] = sc.textFile("./data/person.txt").map(_.split(" ")).map(x=>Person(x(0).toInt,x(1),x(2).toInt))
// 4.导入隐式类
import spark.implicits._
//5.将rowRDD转换为dataFrame
val dataFrame = rowRDD.toDF()
//6.数据展示
dataFrame.show()
以上就是SparkSQL中DataFrame与DataSet如何使用,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。
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