快上网专注成都网站设计 成都网站制作 成都网站建设
成都网站建设公司服务热线:028-86922220

网站建设知识

十年网站开发经验 + 多家企业客户 + 靠谱的建站团队

量身定制 + 运营维护+专业推广+无忧售后,网站问题一站解决

Spark2.2.0中RDD转DataFrame的方式是什么

今天就跟大家聊聊有关Spark2.2.0中RDD转DataFrame的方式是什么,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。

成都创新互联致力于成都网站制作、成都网站设计,成都网站设计,集团网站建设等服务标准化,推过标准化降低中小企业的建站的成本,并持续提升建站的定制化服务水平进行质量交付,让企业网站从市场竞争中脱颖而出。 选择成都创新互联,就选择了安全、稳定、美观的网站建设服务!

Spark SQL如何将现有的RDDs转换为数据集。

方法:通过编程接口,该接口允许您构造一个模式,然后将其应用于现有的RDD。虽然此方法更详细,但它允许您在列及其类型直到运行时才知道时构造数据集。

数据准备studentData.txt

1001,20,zhangsan1002,17,lisi1003,24,wangwu1004,16,zhaogang

代码实例:

package com.unicom.ljs.spark220.study;
import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.SparkContext;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.Function;import org.apache.spark.rdd.RDD;import org.apache.spark.sql.*;import org.apache.spark.sql.types.*;
import java.util.ArrayList;import java.util.List;
/** * @author: Created By lujisen * @company ChinaUnicom Software JiNan * @date: 2020-01-21 13:42 * @version: v1.0 * @description: com.unicom.ljs.spark220.study */public class RDD2DataFrameProgramatically {    public static void main(String[] args) {        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD2DataFrameProgramatically");        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);        SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
       JavaRDD lineRDD =sc.textFile("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\studentData.txt");        JavaRDD rowJavaRDD = lineRDD.map(new Function() {            @Override            public Row call(String line) throws Exception {                String[] splitLine = line.split(",");                return RowFactory.create(Integer.valueOf(splitLine[0])                        ,Integer.valueOf(splitLine[1])                        ,splitLine[2]);            }        });        List structFields=new ArrayList();        /*StructField structField1=new StructField("id", DataTypes.IntegerType,true);*/        structFields.add(DataTypes.createStructField("id",DataTypes.IntegerType,true));        structFields.add(DataTypes.createStructField("age",DataTypes.IntegerType,true));        structFields.add(DataTypes.createStructField("name",DataTypes.StringType,true));
       StructType structType=DataTypes.createStructType(structFields);

       Dataset dataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowJavaRDD, structType);
        dataFrame.registerTempTable("studentInfo");
        Dataset resultDataSet = sqlContext.sql("select  * from studentInfo where age > 17");
       List collect = resultDataSet.javaRDD().collect();        for(Row row: collect){            System.out.println(row);        }        sc.close();    }}

pom.xml关键依赖:

2.2.0
2.11.8
    org.apache.spark    spark-sql_2.11    ${spark.version}    org.apache.spark    spark-core_2.11    ${spark.version}

看完上述内容,你们对Spark2.2.0中RDD转DataFrame的方式是什么有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。


网站栏目:Spark2.2.0中RDD转DataFrame的方式是什么
网站网址:http://6mz.cn/article/ijcpog.html

其他资讯