SparkSQL使用IDEA快速入门DataFrame与DataSet的完美教程

目录1.使用IDEA开发Spark SQL1.1创建DataFrame/DataSet1.1.1指定列名添加Schema1.1.2StructType指定Schema1.1.3反射推断Schema1.使用IDEA开发Spark SQL1.1创建DataFrame/DataSet

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

1.1.1指定列名添加Schema

//导包import org.apache.spark.rdd.RDDimport 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()1.1.2StructType指定Schema

//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()1.1.3反射推断Schema

//导包import org.apache.spark.rdd.RDDimport 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()

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