这篇文章主要讲解了“Spark SQL中的RDD与DataFrame转换实例用法”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Spark SQL中的RDD与DataFrame转换实例用法”吧！
一.第一种方式RDD转化为DataFrame
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2.解释
反射把schema信息全部定义在case class 类里面3.代码
package coreimport org.apache.spark.sql.SparkSessionimport org.apache.spark.sql.types.StructTypeobject Test { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder() .appName("Test") .master("local[2]") .getOrCreate() val mess = spark.sparkContext.textFile("file:///D:\\test\\person.txt") import spark.implicits._ val result = mess.map(_.split(",")).map(x => Info(x(0).toInt,x(1),x(2).toInt)).toDF() // result.map(x => x(0)).show() //在1.x 版本是可以的 在2.x不可以需要价格rdd result.rdd.map(x => x(0)).collect().foreach(println) result.rdd.map(x => x.getAs[Int]("id")).collect().foreach(println) }}case class Info(id:Int,name:String,age:Int)4.注意事项
注意2.2版本以前 类的构造方法参数有限在2.2后没有限制了
二.第二种转换方式
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2.解释
制定scheme信息 就是编程的方式 作用到Row 上面3.步骤
4.步骤解释
从原有的RDD转化 ，类似于textFile一个StructType匹配Row里面的数据结构（几列），就是几个StructField 通过createDataFrame 把schema与RDD关联上5.源码解释StructType
6.源码解释
StructField 可以理解为一列StructType 包含 1-n 个StructField7.最终代码
package coreimport org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}object TestRDD2 { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder() .appName("TestRDD2") .master("local[2]") .getOrCreate() val mess = spark.sparkContext.textFile("file:///D:\\test\\person.txt") val result = mess.map(_.split(",")).map(x => Row(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt)) //工作中这样写 val structType = new StructType( Array( StructField("id", IntegerType, true), StructField("name", StringType, true), StructField("age", IntegerType, true) ) ) val schema = StructType(structType) val info = spark.createDataFrame(result,schema) info.show() }}8.经典错误
9.原因解决
自己定义的schema信息与Row中的信息不匹配val result = mess.map(_.split(",")).map(x => Row(x(0), x(1), x(2)))//工作中这样写val structType = new StructType( Array( StructField("id", IntegerType, true), StructField("name", StringType, true), StructField("age", IntegerType, true) ))上面的是string 要的是int ，一定要注意因为会经常出错要转化类型val result = mess.map(_.split(",")).map(x => Row(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt))三.方法的使用
1.spark-shell 有的方法在代码要自己隐士砖换
df.select('name).show 这个在spark-shell 可以或者df.select('name').show 但是代码里面不行，需要隐士转2.show源码
show源码 默认是true 显示小于等于20条，对应行中的字符是false就全部显示出来show(30,false) 也是全部显示出来不会截断show(5) 但是后面的多与20字符就不会显示你可以show（5，false）
3.select方法源码
4.select 方法调用走的位置
df.select("name").show(false)import spark.implicits._//这样不隐士转换不行df.select('name).show(false)df.select($"name")第一个select走的底层源码是 第一个源码图2,3个select走的源码是第二个5.head源码
head 默认调第一条，你想展示几条就调几条
6.first() 展示第一条 底层调用的是head
7.sort源码
sort源码默认升序降序解释中有
四.sql的操作方法
1.官网临时试图
2.全局试图操作
全局视图加上 global_temp 规定
五.杂项
1.报错
2.原因及代码
val spark = SparkSession.builder() .appName("Test") .master("local[2]") .getOrCreate() val mess = spark.sparkContext.textFile("file:///D:\\test\\person.txt") import spark.implicits._ val result = mess.map(_.split(",")).map(x => Info(x(0).toInt,x(1),x(2).toInt)).toDF() //在1.x 版本是可以的 在2.x不可以需要价格rdd result.map(x => x(0)).show() 这样写是对的 result.rdd.map(x => x(0)).collect().foreach(println) 去类中的数据两种写法: result.rdd.map(x => x(0)).collect().foreach(println)result.rdd.map(x => x.getAs[Int]("id")).collect().foreach(println)3.注意转义字符
对于分隔符 | 你切分一定要加转义字符，否则数据不对感谢各位的阅读，以上就是“Spark SQL中的RDD与DataFrame转换实例用法”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Spark SQL中的RDD与DataFrame转换实例用法这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
