Spark（RDD,CSV）创建DataFrame方式

Tim在路上

发布于 2020-08-04 21:46:04

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spark将RDD转换为DataFrame

方法一（不推荐）

spark将csv转换为DataFrame,可以先文件读取为RDD，然后再进行map操作，对每一行进行分割。再将schema和rdd分割后的Rows回填，sparkSession创建的dataFrame

 val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("sparkdf")
      .master("local[1]")
      .getOrCreate()

       //设置spark的上下文sparkContext
      val sc = spark.sparkContext
      val fileRDD = sc.textFile("/home/hadoop/Downloads/filesmall2.csv")
      //val rdd = fileRDD.filter(line => line.split("\t").length != 30)
      val df = spark.createDataFrame(fileRDD.map(line=>HttpSchema.parseLog(line)),HttpSchema.struct)
      df.show(3)

这里的RDD是通过读取文件创建的所以也可以看做是将RDD转换为DataFrame

object HttpSchema {

  def parseLog(x:String): Row = {

    var fields = x.split("\t")

    val _id = fields(0)
    val srcIp = fields(1)
    val srcPort = fields(2)
    //这种方法比较麻烦的地方是row里面的字段名要和struct中的字段对应上
    RowFactory.create(_id,srcIp,srcPort)
  }

  //设置schema描述
  val struct = StructType(
    Array( StructField("_id",StringType),
      StructField("srcIp",StringType),
      StructField("srcPort",StringType),
    )
  )
}

这也是这种方法不推荐使用的地方，因为返回的Row中的字段名要与schema中的字段名要一致，当字段多于22个这个需要集成一个

2.方法二 //使用隐式转换的方式来进行转换

val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("sparkdf")
      .master("local[1]")
      .getOrCreate()
      
      //使用隐式转换必须导入这个才可以使用只有import spark.implicits._之后，RDD才有toDF、toDS功能


      import spark.implicits._
      
       //设置spark的上下文sparkContext
      val sc = spark.sparkContext

      val fileRDD = sc.textFile("/home/hadoop/Downloads/filesmall2.csv")

      case class HttpClass(id:String,srcIp:String,srcPort:Int)

      val df = fileRDD.map(_.split("\t")).map(line=>HttpClass(line(0),line(1),line(2).toInt)).toDF()

当然也可以不创建类对象

rdd.map{x=>val par=x.split(",");(par(0),par(1).toInt)}.toDF("name","age")

dataFrame转换为RDD只需要将collect就好，df.collect RDD[row]类型，就可以按row取出

spark读取csv转化为DataFrame

方法一

 val conf = new SparkConf().setAppName("word count").setMaster("local[1]")

    val sc = new SparkContext(conf)
    println("spark version: " + sc.version)

    val spark = new SQLContext(sc)

    import spark.implicits._

    val df = spark.read.format("com.databricks.spark.csv")
      .option("header", "false")
      .option("inferSchema", "false") //是否自动推到内容的类型
      .option("delimiter",",")  //分隔符，默认为 ,
      .load("/home/hadoop/Downloads/Salary_Data.csv")
    df.show()
    
    
    //进行写数据
    data.repartition(1).write.format("com.databricks.spark.csv")
      .option("header", "false")//在csv第一行有属性"true"，没有就是"false"
      .option("delimiter",",")//默认以","分割
      .save(outpath)
     sparkContext.stop()

sparkContext.sql()操作完成后直接返回的是DataFrame 当然可以间接采用将csv直接转换为RDD然后再将RDD转换为DataFrame

2.方法二

// 读取数据并分割每个样本点的属性值 形成一个Array[String]类型的RDD 
val rdd = sc.textFile("file:///home/xuqm/ML_Data/input/synthetic_control.data").map(_.split("\\s+")) 
// 将rdd转换成LabeledPoint类型的RDD 
val LabeledPointRdd = rdd.map(x=>LabeledPoint(0,Vectors.dense(x.map(_.toDouble))))
// 转成DataFrame并只取"features"列 
val data = spark.createDataFrame(LabeledPointRdd).select("features")

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