spark dataframe 怎么取出一个字段进行判断

文章目录

• 1.DataFrame
• 2.DataSet
• 3.RDD、DataFrame、DataSet 三者的关系
• 4. 使用SQL操作DataFrame类型的数据

• 4.1 DSL语法
• 4.2 RDD转换为DataFrame
• 4.3 DataFrame转换为RDD

• 5.使用SQL操作DataSet的数据

• 5.1 使用样例类序列创建 DataSet
• 5.2 DataSet转换为RDD
• 5.3 DataSet和DataFrame相互转换

1.DataFrame

在Spark中，DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的 二维表格 。DataFrame 与 RDD 的主要区别在于，RDD只关心数据，而DataFrame中也包含数据描述信息(数据的元数据)。如RDD中的一行数据为：16 小王，而这行数据在DataFrame中为age:16,name:小王。

Spark SQL 的 DataFrame API 允许我们使用 DataFrame 而不用必须去注册临时表或者生成 SQL 表达式。 DataFrame API 既有 transformation 操作也有 action 操作。

2.DataSet

DataSet 是分布式数据集合。DataSet 是 Spark 1.6 中添加的一个新抽象，是 DataFrame的一个扩展。它提供了 RDD 的优势（强类型，使用强大的 lambda 函数的能力）以及 SparkSQL 优化执行引擎的优点。DataSet 也可以使用功能性的转换（操作 map，flatMap，filter等等）。

DataSet与DataFrame的区别在于，DataSet在DataFrame的基础上，进一步的指明了每个数据的数据类型。
DataFrame 其实就是 DataSet 的一个特例 ,因为DataFrame中每行的类型都是Row

type DataFrame = Dataset[Row]

3.RDD、DataFrame、DataSet 三者的关系

1.RDD、DataFrame、DataSet 全都是 spark 平台下的分布式弹性数据集
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
3.三者有许多共同的函数，如 filter，排序等
4.在对 DataFrame 和 Dataset 进行操作许多操作都需要这个包:import spark.implicits._
5.三者都会根据 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
6.三者都有 partition 的概念
7.DataFrame 和 DataSet 均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型

RDD、DataFrame、DataSet之间可以相互转化

4. 使用SQL操作DataFrame类型的数据

定义一个名为user的json文件，文件中的数据如下。

创建DataFrame的数据

object SparkSQLDemo01 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建上下文环境配置对象
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQLDemo01")

    //创建 SparkSession 对象
    val sc: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()

    //RDD，DataFrame，DataSet三者在进行转换的时候需要引入隐式转换规则，否则无法转换
    import sc.implicits._

    val df = sc.read.json("D:\\learnSoftWare\\IdeaProject\\Spark_Demo\\Spark_Core\\src\\main\\com.mao\\datas\\user.json")
    df.show()

    sc.stop()
  }

}

对 DataFrame 创建一个临时视图

使用SQL来对DataFrame数据进行操作的时候，需要有一个临时视图和全局视图来辅助。

//创建临时视图
    df.createOrReplaceTempView("user")
    val allSelect = sc.sql("select * from user")
    allSelect.show()

对 DataFrame 创建一个全局视图

df.createGlobalTempView("user")

4.1 DSL语法

DataFrame 提供一个特定领域语言(domain-specific language, DSL)去管理结构化的数据。可以在 Scala, Java, Python 和 R 中使用 DSL，使用 DSL 语法风格不必去创建临时视图了

//创建上下文环境配置对象
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQLDemo02")

    //创建 SparkSession 对象
    val sc: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
    import sc.implicits._

    //RDD，DataFrame，DataSet三者在进行转换的时候需要引入隐式转换规则，否则无法转换

    val df = sc.read.json("D:\\learnSoftWare\\IdeaProject\\Spark_Demo\\Spark_Core\\src\\main\\com.mao\\datas\\user.json")
    df.show()

    //DSL语法
    df.printSchema()
    //只查看username列
    df.select("username").show()

    sc.stop()

在DSL语法中，可以使用$和‘来对字段中的值进行操作

//对所有user的年龄执行+1操作
    df.select($"username",$"age" + 1).show
    df.select('username, 'age + 1).show()

//查看"age"大于"30"的数据
    df.filter('age>20).show()

//按照age进行分组，查看数据条数
    df.groupBy('age).count().show()

4.2 RDD转换为DataFrame

//创建上下文环境配置对象
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQLDemo03")

    //创建 SparkSession 对象
    val sc: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
    import sc.implicits._

    //RDD，DataFrame，DataSet三者在进行转换的时候需要引入隐式转换规则，否则无法转换
    val rdd1=sc.sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
    val rdd2: RDD[(Int, String, Int)] = sc.sparkContext.makeRDD(List((1, "zhangsan", 30), (2, "lisi", 28), (3, "wangwu", 20)))

    //将RDD转换为DataFrame
    val df1 = rdd1.toDF()
    val df2 = rdd2.toDF()

    df1.show()
    df2.show()

    sc.stop()

4.3 DataFrame转换为RDD

DataFrame 其实就是对 RDD 的封装，所以可以直接获取内部的 RDD

//DataFrame转RDD
    val newrdd1: RDD[Row] = df1.rdd
    val newrdd2: RDD[Row] = df2.rdd
    newrdd1.collect().foreach(println)
    newrdd2.collect().foreach(println)

5.使用SQL操作DataSet的数据

5.1 使用样例类序列创建 DataSet

SparkSQL 能够自动将包含有 case 类的 RDD 转换成 DataSet，case 类定义了 table 的结构，case 类属性通过反射变成了表的列名。Case 类可以包含诸如 Seq 或者 Array 等复杂的结构。

//创建上下文环境配置对象
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQLDemo03")

    //创建 SparkSession 对象
    val sc: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
    import sc.implicits._

    val caseUserRDD: RDD[User] = sc.sparkContext.makeRDD(List(User("zhangsan", 19), User("lisi", 21)))
    val DSUser = caseUserRDD.toDS()
    DSUser.show()

    sc.stop()

5.2 DataSet转换为RDD

DataSet 其实也是对 RDD 的封装，所以可以直接获取内部的 RDD

val dsRdd: RDD[User] = DSUser.rdd
    dsRdd.collect().foreach(println)

5.3 DataSet和DataFrame相互转换

DataFrame 其实是 DataSet 的特例，所以它们之间是可以互相转换的。

//创建上下文环境配置对象
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQLDemo03")

    //创建 SparkSession 对象
    val sc: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
    import sc.implicits._

    val userRDD: RDD[(String, Int)] = sc.sparkContext.makeRDD(List(("zhangsan", 20), ("lisi", 21), ("wangwu", 22)))
    //将RDD转换为DataFrame
    val userDF = userRDD.toDF("name,age")
    //将DataFrame转换为DataSet,使用as[样例类]
    val userDS: Dataset[User] = userDF.as[User]
    userDS.show()

    //将DataSet转换为DataFrame
    val newUserDF: DataFrame = userDS.toDF()
    newUserDF.show()

    sc.stop()