如何在Spark Java中使用StructType模式从JavaRDD<String>中读取csv格式的数据

在Spark Java中使用StructType模式从JavaRDD<String>中读取csv格式的数据，可以按照以下步骤进行：

导入所需的Spark Java和相关依赖：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.*;
import org.apache.spark.sql.types.*;

创建SparkConf和JavaSparkContext对象：

SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("CSVReader").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

创建SparkSession对象：

SparkSession spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate();

定义csv文件的结构类型（StructType）：

StructType schema = new StructType()
    .add("column1", DataTypes.StringType)
    .add("column2", DataTypes.IntegerType)
    .add("column3", DataTypes.DoubleType);

根据实际情况定义每列的名称和数据类型。

读取csv文件并将其转换为JavaRDD<String>：

JavaRDD<String> csvData = sc.textFile("path/to/csv/file.csv");

将"path/to/csv/file.csv"替换为实际的csv文件路径。

将JavaRDD<String>转换为DataFrame：

Dataset<Row> csvDataFrame = spark.read()
    .option("header", "true")
    .schema(schema)
    .csv(csvData);

使用option("header", "true")指定csv文件包含标题行，使用schema(schema)指定数据结构类型。

对DataFrame进行操作和分析：

csvDataFrame.show();  // 显示DataFrame的内容
csvDataFrame.printSchema();  // 打印DataFrame的结构
// 其他DataFrame操作和分析

以上是在Spark Java中使用StructType模式从JavaRDD<String>中读取csv格式数据的基本步骤。在实际应用中，可以根据具体需求进行进一步的数据处理、分析和存储。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云Spark服务：https://cloud.tencent.com/product/spark
腾讯云云数据库TDSQL：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
腾讯云对象存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云人工智能AI：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网IoT Hub：https://cloud.tencent.com/product/iothub
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙服务：https://cloud.tencent.com/product/mu

相关·内容

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。...对row的使用，比java中的row的使用，更加丰富 // 在scala中，可以用row的getAs()方法，获取指定列名的列 teenagerRDD.map { row => Student(row.getAs...版本动态绑定：当JavaBean无法预先定义和知道的时候，比如要动态从一个文件中读取数据结构，那么就只能用编程方式动态指定元数据了。..."); // 分析一下 // 它报了一个，不能直接从String转换为Integer的一个类型转换的错误 // 就说明什么，说明有个数据，给定义成了String类型，结果使用的时候，要用Integer...，将age定义为了String // 所以就往前找，就找到了这里 // 往Row中塞数据的时候，要注意，什么格式的数据，就用什么格式转换一下，再塞进去 JavaRDD studentRDD

7322 0

Spark(1.6.1) Sql 编程指南+实战案例分析

这些功能中包括附加的特性，可以编写查询，使用更完全的HiveQL解析器，访问Hive UDFs，能够从Hive表中读取数据。...该页上所有的例子使用Spark分布式中的样本数据，可以运行在spark-shell或者pyspark shell中。...使用反射推断模式(Inferring the Schema Using Reflection) 知道RDD格式的前提下 JavaBeans类定义了表的模式，JavaBeans类的参数的名称使用反射来读取...2.创建一个由StructType表示的模式，StructType符合由步骤1创建的RDD的行的结构。...数据源是通过它们的全名来指定的(如org.apache.spark.sql.parquet)，但是对于内置的数据源，你也可以使用简短的名称(json, parquet, jdbc)。

2.3K8 0

Spark SQL 用户自定义函数UDF、用户自定义聚合函数UDAF 教程（Java踩坑教学版）

在Spark中，也支持Hive中的自定义函数。...，有点像stream里面的flatMap 本篇就手把手教你如何编写UDF和UDAF 先来个简单的UDF 场景：我们有这样一个文本文件： 1^^d 2^b^d 3^c^d 4^^d 在读取数据的时候，...defaultValue:field, DataTypes.StringType); //读取文件 JavaRDD lines = sc.textFile...这里我直接用的java8的语法写的，如果是java8之前的版本，需要使用Function2创建匿名函数。再来个自定义的UDAF—求平均数先来个最简单的UDAF，求平均数。...间的数据合并 Integer bs = input.getInt(0); String field = buffer.getString(0); String

3.7K8 1

elasticsearch-spark的用法

Hadoop允许Elasticsearch在Spark中以两种方式使用：通过自2.1以来的原生RDD支持，或者通过自2.0以来的Map/Reduce桥接器。...目前spark支持的数据源有：（1）文件系统：LocalFS、HDFS、Hive、text、parquet、orc、json、csv （2）数据RDBMS：mysql、oracle、mssql...在spark streaming中，如果我们需要修改流程序的代码，在修改代码重新提交任务时，是不能从checkpoint中恢复数据的（程序就跑不起来），是因为spark不认识修改后的程序了。...在structured streaming中，对于指定的代码修改操作，是不影响修改后从checkpoint中恢复数据的。具体可参见文档。...下面这个例子是从控制台中读取数据，然后根据","切割，把第一个赋值给name，然后写入到es的spark-structured-streaming索引中去，启动程序前需要在控制台执行下命令：nc -lk

6301 0

【Spark篇】---SparkSQL初始和创建DataFrame的几种方式

SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。能够在Scala中写SQL语句。...支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据，并将结果取回作为RDD使用。 ...创建DataFrame的几种方式 1、读取json格式的文件创建DataFrame json文件中的json数据不能嵌套json格式数据。...DataFrame是一个一个Row类型的RDD，df.rdd()/df.javaRdd()。可以两种方式读取json格式的文件。 df.show()默认显示前20行数据。.../sparksql/parquet") result.show() sc.stop() 5、读取JDBC中的数据创建DataFrame(MySql为例) 两种方式创建DataFrame java代码

2.5K1 0

【Spark篇】---SparkSQL中自定义UDF和UDAF，开窗函数的应用

一、前述 SparkSQL中的UDF相当于是1进1出，UDAF相当于是多进一出，类似于聚合函数。开窗函数一般分组取topn时常用。...; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.Function...三、开窗函数 row_number() 开窗函数是按照某个字段分组，然后取另一字段的前几个的值，相当于分组取topN 如果SQL语句里面使用到了开窗函数，那么这个SQL语句必须使用HiveContext...; import org.apache.spark.sql.SaveMode; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext; /**是hive的函数，必须在集群中运行

1.4K2 0

SparkSql官方文档中文翻译(java版本)

通过反射获取Bean的基本信息，依据Bean的信息定义Schema。当前Spark SQL版本（Spark 1.5.2）不支持嵌套的JavaBeans和复杂数据类型（如：List、Array）。...，编程创建DataFrame分为三步：从原来的RDD创建一个Row格式的RDD 创建与RDD中Rows结构匹配的StructType，通过该StructType创建表示RDD的Schema 通过SQLContext...3.2 Parquet文件 Parquet是一种支持多种数据处理系统的柱状的数据格式，Parquet文件中保留了原始数据的模式。Spark SQL提供了Parquet文件的读写功能。...3.3 JSON数据集 Spark SQL能自动解析JSON数据集的Schema，读取JSON数据集为DataFrame格式。读取JSON数据集方法为SQLContext.read().json()。...Java 可以使用 org.apache.spark.sql.types.DataTypes 中的工厂方法，如下表： ?

9K3 0

Spark SQL DataFrame与RDD交互

使用反射推导schema Spark SQL 支持自动将 JavaBeans 的 RDD 转换为 DataFrame。使用反射获取的 BeanInfo 定义了表的 schema。...// 从文本文件中创建Person对象的RDD JavaRDD personRDD = sparkSession.read() .textFile("src/main/resources...使用编程方式指定Schema 当 JavaBean 类不能提前定义时（例如，记录的结构以字符串编码，或者解析文本数据集，不同用户字段映射方式不同），可以通过编程方式创建 DataSet，有如下三个步骤：...从原始 RDD(例如，JavaRDD)创建 Rows 的 RDD(JavaRDD); 创建由 StructType 表示的 schema，与步骤1中创建的 RDD 中的 Rows 结构相匹配。...org.apache.spark.sql.types.StructType; // JavaRDD JavaRDD peopleRDD = sparkSession.sparkContext

1.7K2 0

JDBC数据源实战

; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import...org.apache.spark.sql.types.StructType; import scala.Tuple2; /** * JDBC数据源 * @author Administrator *...// 首先，是通过SQLContext的read系列方法，将mysql中的数据加载为DataFrame // 然后可以将DataFrame转换为RDD，使用Spark Core提供的各种算子进行操作...// 最后可以将得到的数据结果，通过foreach()算子，写入mysql、hbase、redis等等db / cache中 // 分别将mysql中两张表的数据加载为DataFrame Map...System.out.println(row); } // 将DataFrame中的数据保存到mysql表中 // 这种方式是在企业里很常用的，有可能是插入mysql、有可能是插入hbase

3771 0

JSON综合性复杂案例

（针对包含json串的JavaRDD，创建DataFrame） List studentInfoJSONs = new ArrayList(); studentInfoJSONs.add...(String.valueOf(row.getLong(1)))); } })); // 然后将封装在RDD中的好学生的全部信息，转换为一个JavaRDD的格式 /...(goodStudentRowsRDD, structType); // 将好学生的全部信息保存到一个json文件中去 // （将DataFrame中的数据保存到外部的json文件中去）...org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.types.StructType...) // 将dataframe中的数据保存到json中 goodStudentsDF.write.format("json").save("hdfs://spark1:9000/spark-study

4751 0

PySpark 读写 CSV 文件到 DataFrame

本文中，云朵君将和大家一起学习如何将 CSV 文件、多个 CSV 文件和本地文件夹中的所有文件读取到 PySpark DataFrame 中，使用多个选项来更改默认行为并使用不同的保存选项将 CSV 文件写回...注意：开箱即用的 PySpark 支持将 CSV、JSON 和更多文件格式的文件读取到 PySpark DataFrame 中。...目录读取多个 CSV 文件读取目录中的所有 CSV 文件读取 CSV 文件时的选项分隔符(delimiter) 推断模式(inferschema) 标题(header) 引号(quotes) 空值...(nullValues) 日期格式(dateformat) 使用用户指定的模式读取 CSV 文件应用 DataFrame 转换将 DataFrame 写入 CSV 文件使用选项保存模式将 CSV...我将在后面学习如何从标题记录中读取 schema (inferschema) 并根据数据派生inferschema列类型。

6962 0

实战案例 | 使用机器学习和大数据预测心脏病

一个列式存储格式在只获取需要的列的数据时大有帮助，也因此大大减少磁盘I / O消耗。 Spark MLLib： Spark的机器学习库。该库中的算法都是被优化过，能够分布式数据集上运行的算法。...该文件或数据也可以通过Kafka的topics接收和使用spark streaming读取。对于本文和在GitHub上的示例代码的例子，我假设原文件驻留在HDFS。...这些文件通过用Java（也可以是python或scala ）编写的Spark程序读取。这些文件包含必须被转换为模型所需要的格式的数据。该模型需要的全是数字。...JavaRDD dsLines = jctx.textFile(trainDataLoc)； // 使用适配器类解析每个文本行 // 现在数据已经被转换成模型需要的格式了...现在，使用Apache Spark加载测试数据到一个RDD。对测试数据做模型适配和清除。使用spark mllib从存储空间加载模型。使用模型对象来预测疾病的出现。

3.7K6 0

2021年大数据Spark（三十二）：SparkSQL的External DataSource

例如，Parquet和ORC等柱状格式使从列的子集中提取值变得更加容易。基于行的存储格式（如Avro）可有效地序列化和存储提供存储优势的数据。然而，这些优点通常以灵活性为代价。...方法底层还是调用text方法，先加载数据封装到DataFrame中，再使用as[String]方法将DataFrame转换为Dataset，实际中推荐使用textFile方法，从Spark 2.0开始提供...() } } 运行结果： csv 数据在机器学习中，常常使用的数据存储在csv/tsv文件格式中，所以SparkSQL中也支持直接读取格式数据，从2.0版本开始内置数据源。...中读取MySQL表的数据通过JdbcRDD来读取的，在SparkSQL模块中提供对应接口，提供三种方式读取数据：方式一：单分区模式方式二：多分区模式，可以设置列的名称，作为分区字段及列的值范围和分区数目.../DataFrame数据保存到外部存储系统中，考虑是否存在，存在的情况下的下如何进行保存，DataFrameWriter中有一个mode方法指定模式：通过源码发现SaveMode时枚举类，使用Java

2.2K2 0

面试官嫌我Sql写的太low？要求我重写还加了三个需求？——二战Spark电影评分数据分析

文章目录引言数据介绍：使用的文件movies.csv和ratings.csv 建表语句项目结构一览图由题意可知总结引言大家好,我是ChinaManor,直译过来就是中国码农的意思,俺希望自己能成为国家复兴道路的铺路人...数据介绍：使用的文件movies.csv和ratings.csv movies.csv该文件是电影数据，对应的为维表数据，其数据格式为 movieId title genres 电影id 电影名称...csv文件， // 读取Movie数据集 val movieDF: DataFrame = readCsvIntoDataSet(spark, MOVIES_CSV_FILE_PATH, schemaLoader.getMovieSchema...\\exam0601\\datas\\ratings.csv" /** * 读取数据文件，转成DataFrame * * @param spark * @param...coalesce(1) .write // 追加模式，将数据追加到MySQL表中，再次运行，主键存在，报错异常 .mode(SaveMode.Append)

4712 0

Spark读写MySQL数据

_2.12 3.0.0-preview 执行的过程中，出现了很多次的...执行Jar 使用IDEA可以直接在控制台查看查询的数据，我们也可以将Java打包成Jar，通过spark-submit执行这里要带上驱动路径，不然会报错找不到MySQL的驱动 ..../spark-submit --class 'package.SparkMySQL' --jar /mysql-connection.jar /SparkMySQL.jar 2>&1 写入MySQL 和读取数据库有很大的不同...，写入数据需要创建DataFrame，也就是createDataFrame方法，其参数有多种形式JavaRDD，List rows，RDD<?...该List存储的是每一行的值，structFields变量存储值对应的字段。mode方法指的是操作方式，append会在现在的数据基础上拼接，overwrite则会覆盖，并改变表的结构。

2.8K2 0

【spark2.x】如何通过SparkSQL读取csv文件

package cn.itcast.spark.source import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.types....{DoubleType, IntegerType, LongType, StructType} import org.apache.spark.sql....CSV 格式数据文本文件数据 -> 依据 CSV文件首行是否是列名称，决定读取数据方式不一样的 /* CSV 格式数据：每行数据各个字段使用逗号隔开也可以指的是，每行数据各个字段使用...单一分割符隔开数据 */ // 方式一：首行是列名称，数据文件u.dat val dataframe: DataFrame = spark.read .format("csv"...读取MySQL表中数据 // 第一、简洁版格式 /* def jdbc(url: String, table: String, properties: Properties): DataFrame

7921 0

导师嫌我Sql写的太low？要求我重写还加了三个需求？——二战Spark电影评分数据分析

文章目录引言数据介绍：使用的文件movies.csv和ratings.csv 建表语句项目结构一览图由题意可知总结引言大家好,我是ChinaManor,直译过来就是中国码农的意思,俺希望自己能成为国家复兴道路的铺路人...数据介绍：使用的文件movies.csv和ratings.csv movies.csv该文件是电影数据，对应的为维表数据，其数据格式为 movieId title genres 电影id 电影名称...csv文件， // 读取Movie数据集 val movieDF: DataFrame = readCsvIntoDataSet(spark, MOVIES_CSV_FILE_PATH, schemaLoader.getMovieSchema...最后保存写入mysql表中 def saveToMysql(reportDF: DataFrame) = { // TODO: 使用SparkSQL提供内置Jdbc数据源保存数据 reportDF....coalesce(1) .write // 追加模式，将数据追加到MySQL表中，再次运行，主键存在，报错异常 .mode(SaveMode.Append

5392 0

spark2的SparkSession思考与总结2：SparkSession有哪些函数及作用是什么

rowRDD,StructType schema) 创建DataFrame从包含schema的行的RDD。...> beanClass) 应用schema到Java Beans的RDD 警告：由于Java Bean中的字段没有保证的顺序，因此SELECT *查询将以未定义的顺序返回列。...> beanClass) 应用schema到Java Beans的RDD 警告：由于Java Bean中的字段没有保证的顺序，因此SELECT *查询将以未定义的顺序返回列。..., Encoders.STRING()); range函数 public Dataset range(long end)使用名为id的单个LongType列创建一个Dataset，包含元素的范围从...sql函数 public Dataset sql(String sqlText) 使用spark执行sql查询，作为DataFrame返回结果。

3.5K5 0

2021年大数据Spark（四十五）：Structured Streaming Sources 输入源

---- Sources 输入源从Spark 2.0至Spark 2.4版本，目前支持数据源有4种，其中Kafka 数据源使用作为广泛，其他数据源主要用于开发测试程序。...Socket 数据源从Socket中读取UTF8文本数据。...-了解将目录中写入的文件作为数据流读取，支持的文件格式为：text、csv、json、orc、parquet 需求监听某一个目录，读取csv格式数据，统计年龄小于25岁的人群的爱好排行榜...{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession} /** * 使用Structured Streaming从目录中读取文件数据：统计年龄小于25岁的人群的爱好排行榜 ...CSV格式数据 // 数据格式: // jack;23;running val csvSchema: StructType = new StructType() .add

1.3K2 0

基于NiFi+Spark Streaming的流式采集

数据采集由NiFi中任务流采集外部数据源，并将数据写入指定端口。流式处理由Spark Streaming从NiFi中指定端口读取数据并进行相关的数据转换，然后写入kafka。...在NiFi中，会根据不同数据源创建对应的模板，然后由模板部署任务流，任务流会采集数据源的数据，然后写入指定端口。...为了方便后续数据转换，此处会将数据统一转换为csv格式，例如mongodb的json数据会根据字段平铺展开第一层，object值则序列化为string。...一个最简单的任务流如下：图片1.png 其中GetFile读取的文件本身就是csv格式，并带表头，如下所示： id,name,age 1000,name1,20 1001,name2,21...，这里使用jexl开源库动态执行java代码，详情见：http://commons.apache.org/proper/commons-jexl/index.html。

2.9K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云