# -*- coding: utf-8 -*-from __future__ import print_functionfrom pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql import Rowif __name__ == "__main__": # 初始化SparkSession spark = SparkSessio...
转载
2023-01-13 00:21:13
252阅读
手动配置schameimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.sql.types.{StringType, IntegerType, StructFi
原创
2022-07-08 12:26:18
104阅读
### Spark RDD转DataFrame的流程
在介绍具体的代码实现之前，首先需要了解整个转换过程的流程，下面是Spark RDD转DataFrame的流程图：
```mermaid
erDiagram
RDD --> DataFrame : 转换
```
在开始之前，需要导入必要的库：
```python
from pyspark.sql import SparkSessi
原创
2023-10-24 03:05:02
91阅读
# Spark DataFrame 转 RDD 的实现步骤
## 1. 简介
在使用 Spark 进行数据分析和处理时，经常会使用 Spark DataFrame 进行数据操作。然而，在某些场景下，我们可能需要将 DataFrame 转换为 RDD，以便使用更底层的 RDD API 进行操作。本文将介绍如何实现 Spark DataFrame 转 RDD 的步骤，并提供相应的代码示例。
##
原创
2023-08-24 19:03:08
740阅读
一、概述为什么要将RDD转换为DataFrame？
因为这样的话，我们就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据，使用Spark SQL进行SQL查询了。这个功能是无比强大的。
想象一下，针对HDFS中的数据，直接就可以使用SQL进行查询。
Spark SQL支持两种方式来将RDD转换为DataFrame。
第一种方式
是使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据。这种基于反射的
转载
2023-10-31 20:11:16
61阅读
mapmap是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。 任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。 举例：scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
scala> val b = a.map(x => x*2)
scala> a.collect
res10: Array[Int] = Array(
转载
2023-11-25 12:57:31
49阅读
package comimport org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}case class User(name: String, age: Int)object DF2RDD { def main(ar
原创
2022-07-04 17:00:30
96阅读
代码demo01是对象 demo02是基本类型package comimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apach
原创
2022-07-04 17:01:52
44阅读
RDD和DataFrame RDD-DataFrame上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema
转载
2023-09-15 22:28:51
73阅读
DataFrame可以从结构化文件、hive表、外部数据库以及现有的RDD加载构建得到。具体的结构化文件、hive表、外部数据库的相关加载可以参考其他章节。这里主要针对从现有的RDD来构建DataFrame进行实践与解析。Spark SQL 支持两种方式将存在的RDD转化为DataFrame。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
转载
2023-11-20 11:17:34
79阅读
左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame
转载
2023-09-24 18:58:54
112阅读
除了调用SparkSesion.read().json/csv/orc/parqutjdbc 方法从各种外部结构化数据源创建DataFrame对象外，Spark SQL还支持将已有的RDD转化为DataFrame对象，但是需要注意的是，并不是由任意类型对象组成的RDD均可转化为DataFrame 对象，只有当组成RDD[T]的每一个T对象内部具有公有且鲜明的字段结构时，才能隐式或显式地总结出创建D
转载
2024-06-07 17:35:05
59阅读
前言上一篇文章以大数据背景为基础 ，详细介绍了从Hadoop基本架构组件到Spark代替MapReduce的新型架构演变，并给出了Spark运行机制背后的逻辑。接下来就是本专栏的核心内容，如何通过Python语言调用Spark进行数据分析。前文提到，文章会依次按照以下顺序展开：Spark架构基础与运行原理RDD编程Spark SQLSpark StreamingStructured Streami
转载
2023-12-31 15:14:36
86阅读
[Spark][Python][RDD][DataFrame]从 RDD 构造 DataFrame 例子 from pyspark.sql.types import * schema = StructType( [ StructField("age",IntegerType(),True), Str
转载
2017-10-07 22:35:00
145阅读
2评论
三者的共性1、RDD、DataFrame、Dataset 全都是 spark 平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如 map 方法时，不会立即执行，只有在遇到 Action 如 foreach 时，三者才会开始遍历运算。3、三者都会根据 spark 的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出4、三者都有 partition
转载
2023-06-11 14:30:23
84阅读
在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产
原创
2022-11-11 10:48:34
89阅读
# 教你实现 Spark RDD 和 DataFrame 的基本操作
随着大数据技术的发展，Apache Spark 已经成为数据分析和处理的一种重要工具。对于新手来说，理解 Spark 的基本组件，特别是 RDD（弹性分布式数据集）和 DataFrame 的使用非常重要。本文将详细介绍如何实现 Spark RDD 和 DataFrame 的基本操作。
## 流程概述
在开始之前，让我们总结
[Spark][Python][DataFrame][RDD]DataFrame中抽取RDD例子 sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleRDD = peopleDF.map(
转载
2017-10-07 22:02:00
197阅读
2评论
在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象，分别是 DataFrame 和 DataSet。他们和 RDD 有什么区别呢？首先从版本的产生上来看：Spark1.0 => RDDSpark1.3 => DataFrameSpark1.6 => Dataset 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方
转载
2023-10-08 09:04:57
76阅读
1 >spark的UDF操作理解:就是在sql中查询语句中提供了max(),avg(),min(),count()等函数操作, 同样的在spark中也有这些函数,但是用户的需求是多变的,比如: select name,age,length(name)/name.length from user 很明显,不管是使用length(name)或是name.length都不可能实现这种效果,
转载
2023-12-24 22:42:35
103阅读
