如何在scala中将seq[row]转换为数据帧 - 腾讯云开发者社区

DataSet Dataset是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息。...1）创建一个DataSet scala> val DS = Seq(Person("Andy", 32)).toDS() DS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person]...= [name: string, age: bigint] 2）将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person]...Long) defined class Person 2）创建DataSet scala> val ds = Seq(Person("Andy", 32)).toDS() ds: org.apache.spark.sql.Dataset...---+ 4.1 DataSet转DataFrame 这个很简单理解，因为只是把case class封装成Row。

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Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

命令行 Row 表示每行数据，如何获取各个列的值 RDD如何转换为DataFrame - 反射推断 - 自定义Schema 调用toDF函数，创建DataFrame 2、数据分析（案例讲解...要么是传递value，要么传递Seq 07-[掌握]-RDD转换DataFrame之反射类型推断实际项目开发中，往往需要将RDD数据集转换为DataFrame，本质上就是给RDD加上Schema...DataFrame SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用。...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。...", "male"), (1003, "xiaohong", "female") ) // 将数据类型为元组Seq序列转换为DataFrame val df: DataFrame = seq.toDF

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Note_Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

，抽象的，并不知道每行Row数据有多少列，弱类型案例演示，spark-shell命令行 Row 表示每行数据，如何获取各个列的值 RDD如何转换为DataFrame - 反射推断 - 自定义...DataFrame SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用。...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。...{DataFrame, SparkSession} /** * 隐式调用toDF函数，将数据类型为元组的Seq和RDD集合转换为DataFrame */ object _03SparkSQLToDF...", "male"), (1003, "xiaohong", "female") ) // 将数据类型为元组Seq序列转换为DataFrame val df: DataFrame = seq.toDF

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在scala中使用spark sql解决特定需求（2）

接着上篇文章，本篇来看下如何在scala中完成使用spark sql将不同日期的数据导入不同的es索引里面。...首下看下用到的依赖包有哪些：下面看相关的代码，代码可直接在跑在win上的idea中，使用的是local模式，数据是模拟造的：分析下，代码执行过程：（1）首先创建了一个SparkSession对象，...注意这是新版本的写法，然后加入了es相关配置（2）导入了隐式转化的es相关的包（3）通过Seq+Tuple创建了一个DataFrame对象，并注册成一个表（4）导入spark sql后，执行了一个...sql分组查询（5）获取每一组的数据（6）处理组内的Struct结构（7）将组内的Seq[Row]转换为rdd，最终转化为df （8）执行导入es的方法，按天插入不同的索引里面（9）结束需要注意的是必须在执行

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0538-5.15.0-Spark2 KuduContext访问Kudu

这里在Spark2的环境变量中将kudu-spark2的依赖包，确保Spark2作业能够正常的调用kudu-spark2提供的API。...{Row, SparkSession} import scala.collection.JavaConverters._ /** * package: com.cloudera.kudu *...创建kudu表） * 读取kudu_user_info表数据，将返回的rdd转换为DataFrame写入到Hive的kudu2hive表中 * creat_user: Fayson * email..., kuduTableName, Seq("id","name","sex","city","occupation","tel","fixPhoneNum","bankName","address"))...查看数据 ? 7.在代码的业务中，Fayson又将数据Kudu表的数据写会到Hive的kudu2hive表中 ?

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PySpark UD(A)F 的高效使用

3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...它基本上与Pandas数据帧的transform方法相同。GROUPED_MAP UDF是最灵活的，因为它获得一个Pandas数据帧，并允许返回修改的或新的。 4.基本想法解决方案将非常简单。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现将实现分为三种不同的功能: 1)...selects.append(column) return df.select(*selects) 函数complex_dtypes_to_json将一个给定的Spark数据帧转换为一个新的数据帧...现在，还可以轻松地定义一个可以处理复杂Spark数据帧的toPandas。

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Structured API基本使用

Datasets val caseClassDS = Seq(Emp("ALLEN", 300.0, 30, 7499, "1981-02-20 00:00:00", "SALESMAN", 7698...以编程方式指定Schema import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types._ // 1.定义每个列的列类型 val...spark.sparkContext.textFile("/usr/file/dept.txt") val rowRDD = deptRDD.map(_.split("\t")).map(line => Row...fields] # Datasets转DataFrames scala> ds.toDF() res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [COMM: double...全局临时视图被定义在内置的 global_temp 数据库下，需要使用限定名称进行引用，如 SELECT * FROM global_temp.view1。

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spark2 sql编程样例：sql操作

_是我们在读取数据源没有用到的。 [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...已经变的跟传统数据库差不多了。...val caseClassDS = Seq(Person("Andy", 32)).toDS() 上面是person类转换为序列，然后序列转换为DataFrame。...as[Person] 转换为了dataset，person则为case类。 runInferSchemaExample函数 [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...关于DataFrame row的更多操作方法，可参考 http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.Row

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第三天：SparkSQL

创建一个DataSet scala> val DS = Seq(Person("Andy", 32)).toDS() DS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] =...DataFrame与DataSet的互操作 DataFrame转DataSet 创建一个DateFrame scala> val df = spark.read.json("examples/src/main...[User] // 转换为DF val df1: DataFrame = ds.toDF() // 转换为RDD val rdd1: RDD[Row] = df1.rdd...如：textFile需传入加载数据的路径，jdbc需传入JDBC相关参数。 2....如：textFile需传入加载数据的路径，jdbc需传入JDBC相关参数。

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编程修炼 | Scala亮瞎Java的眼（二）

分组后得到一个Map[String, Seq[(Stirng, Int)]]类型： scala.collection.immutable.Map[String,Seq[(String, Int)]] =...-> 12, java -> 4, python -> 10) 之后，将Map转换为Seq，然后按照统计的数值降序排列，接着反转顺序即可。...显然，这些操作非常适用于数据处理场景。事实上，Spark的RDD也可以视为一种集合，提供了比Scala更加丰富的操作。...由于Scala在2.10版本中将原有的Actor取消，转而使用AKKA，所以我在演讲中并没有提及Actor。这是另外一个大的话题。...JVM的编译与纯粹的静态编译不同，Java和Scala编译器都是将源代码转换为JVM字节码，而在运行时，JVM会根据当前运行机器的硬件架构，将JVM字节码转换为机器码。

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Spark UDF1 输入复杂结构

java class Seq addressRowSeq = row.getAs("address"); // transform Seq to...报错错误描述 scala.collection.mutable.WrappedArray$ofRef cannot be cast to scala.collection.immutable.Seq...解决可能是引包问题，将 import scala.collection.immutable.Seq; 替换成 import scala.collection.mutable.Seq; 将scale...Seq 转换成 java List import scala.collection.JavaConverters; // 转换成java list Seq seqString = ....一般情况下，将List转换成Seq，将class(struct)转换成Row即可解决问题。

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

> Dataset createDataFrame(RDD rdd,scala.reflect.api.TypeTags.TypeTag evidence$2) 从rdd创建DateFrame...BaseRelation，为外部数据源到DataFrame createDataset函数 public Dataset createDataset(scala.collection.Seq... data,Encoder evidence$4) 从本地给定类型的数据Seq创建DataSet。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。...如果在数据库中指定，它在数据库中会识别。否则它会尝试找到一个临时view ，匹配到当前数据库的table/view，全局的临时的数据库view也是有效的。

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2021年大数据Spark（二十四）：SparkSQL数据抽象

新的DataFrame AP不仅可以大幅度降低普通开发者的学习门槛，同时还支持Scala、Java与Python三种语言。...，但是底层有优化； 3）、提供了一些抽象的操作，如select、filter、aggregation、plot； 4）、它是由于R语言或者Pandas语言处理小数据集的经验应用到处理分布式大数据集上；...DataFrame中每条数据封装在Row中，Row表示每行数据如何构建Row对象：要么是传递value，要么传递Seq，官方实例代码： import org.apache.spark.sql._...Row(value1, value2, value3, ...) // Create a Row from a Seq of values....Row.fromSeq(Seq(value1, value2, ...)) 方式一：下标获取，从0开始，类似数组下标获取如何获取Row中每个字段的值呢？？？？

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数据分析EPHS(2)-SparkSQL中的DataFrame创建

本文中所使用的都是scala语言，对此感兴趣的同学可以看一下网上的教程，不过挺简单的，慢慢熟悉就好：https://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html DataFrame...只要这些数据的内容能指定数据类型即可。...比如，我们可以将如下的Seq转换为DF： def createDFByToDF(spark:SparkSession) = { import spark.implicits._ val...( Row(1, "First Value", java.sql.Date.valueOf("2010-01-01")), Row(2, "Second Value", java.sql.Date.valueOf...4、总结今天咱们总结了一下创建Spark的DataFrame的几种方式，在实际的工作中，大概最为常用的就是从Hive中读取数据，其次就可能是把RDD通过toDF的方法转换为DataFrame。

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hudi 模式演化

模式演化是数据管理的一个非常重要的方面。 Hudi支持常见的模式演变场景，比如添加一个空字段或提升一个字段的数据类型，开箱即用。...此外，该模式可以跨引擎查询，如Presto、Hive和Spark SQL。下表总结了与不同Hudi表类型兼容的模式更改类型。...> val data1 = Seq(Row("row_1", "part_0", 0L, "bob", "v_0", 0), | Row("row_2", "part...: Seq[org.apache.spark.sql.Row] = List([row_1,part_0,0,bob,v_0,0], [row_2,part_0,0,john,v_0,0], [row_...> val data2 = Seq(Row("row_2", "part_0", 5L, "john", "v_3", 3L, "newField_1"), | Row

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我是一个DataFrame，来自Spark星球

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restapi（2）- generic restful CRUD：通用的restful风格数据库表维护工具

研究关于restapi的初衷是想搞一套通用的平台数据表维护http工具。前面谈过身份验证和使用权限、文件的上传下载，这次来到具体的数据库表维护。...[M]] def filter(expr: M => Boolean): Future[Seq[M]] def save(row: M) : Future[AnyRef] def deleteById...因为数据需要在线上on-the-wire来回移动，所以需要进行数据转换。通用的数据传输模式是：类->json->类，即序列化/反序列化。...，我们还是希望使用akka-http强大的功能，如streaming。...=> Address( province = row.province, city = row.city, street = row.street, zip

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restapi（5）- rest-mongo 应用实例：分布式图片管理系统之一，rest 服务

首先，MongoDB是分布式数据库，图片可以跨服务器存储。在一个集群环境里通过复制集、分片等技术可以提高图片读取速度、实现数据的高可用和安全性。...如果客户在请求图片时没有提供就用数据库里客户端在提交存储时提供的默认宽高。...如： http://example.com:50081/public/gms/pictures?pid=apple&width=128 图片放在HttpRequest的Entity里面。...图片读取请求分两步：先提供pid获取一个不含图片的记录清单（注意Model里WebPic的fromDocument函数里pic=None），返还用户，如：http://example.com:50081...pid=apple&seqno=2&height=64 系统读取图片并按用户关于宽高要求或数据库里默认宽高数据输出图片： (get & parameters('pid, 'seqno.as

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大数据技术Spark学习

5）DataFrame 是 DataSet 的特列，type DataFrame = Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 DataFrame 转换为 DataSet。...注意：使用全局表时需要全路径访问，如：global_temp.persons 3.4 创建 DataSet DataSet 是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息。...scala> case class Person(name: String, age: Long) defined class Person scala> val caseClassDS = Seq(...= Seq(1, 2, 3).toDS() primitiveDS: org.apache.spark.sql.Dataset[Int] = [value: int] scala> primitiveDS.map...Dataset 转 DataFrame：这个也很简单，因为只是把 case class 封装成 Row。

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PICE（3）：CassandraStreaming - gRPC-CQL Service

如果我们需要从一个未部署cassandra的节点或终端上读取cassandra数据，可以用gRPC来搭建一个数据桥梁来连接这两端。...然后一如既往，我们使用了streaming编程模式。...下一个例子是用流方式把JDBC数据库数据并入cassandra数据库里。....[Object] = row => Seq[Object]( row.rowid.asInstanceOf[Object], row.measureid.asInstanceOf[Object...[Object] = row => Seq[Object]( row.rowid.asInstanceOf[Object], row.measureid.asInstanceOf[Object

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Spark之【SparkSQL编程】系列(No2)——《DataSet概念入门以及与DataFrame的互操作》

Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

Note_Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

在scala中使用spark sql解决特定需求（2）

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