Spark2.2.0中RDD轉(zhuǎn)DataFrame的方式是怎樣的，相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。
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Spark SQL將現(xiàn)有的RDDs轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)集。
方法：使用反射來推斷包含特定對象類型的RDD的模式。這種基于反射的方法使代碼更加簡潔，并且當您在編寫Spark應(yīng)用程序時已經(jīng)了解了模式時，它可以很好地工作。
第一種方法代碼實例java版本實現(xiàn)：
數(shù)據(jù)準備studentDatatxt
1001,20,zhangsan1002,17,lisi1003,24,wangwu1004,16,zhaogang
本地模式代碼實現(xiàn)：
package com.unicom.ljs.spark220.study;
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;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import org.apache.spark.sql.Dataset;import org.apache.spark.sql.Row;import org.apache.spark.sql.SQLContext;
/** * @author: Created By lujisen * @company ChinaUnicom Software JiNan * @date: 2020-01-20 08:58 * @version: v1.0 * @description: com.unicom.ljs.spark220.study */public class RDD2DataFrameReflect { public static void main(String[] args) { SparkConf sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD2DataFrameReflect"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf); SQLContext sqlContext=new SQLContext(sc);
JavaRDD lines = sc.textFile("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\studentData.txt"); JavaRDD studentRDD = lines.map(new Function() { @Override public Student2 call(String line) throws Exception { String[] split = line.split(","); Student2 student=new Student2(); student.setId(Integer.valueOf(split[0])); student.setAge(Integer.valueOf(split[1])); student.setName(split[2]); return student; } }); //使用反射方式將RDD轉(zhuǎn)換成dataFrame //將Student.calss傳遞進去，其實就是利用反射的方式來創(chuàng)建DataFrame Dataset dataFrame = sqlContext.createDataFrame(studentRDD, Student2.class);
//拿到DataFrame之后將其注冊為臨時表，然后針對其中的數(shù)據(jù)執(zhí)行SQL語句 dataFrame.registerTempTable("studentTable");
//針對student臨時表，執(zhí)行sql語句查詢年齡小于18歲的學(xué)生， /*DataFrame rowDF */ Dataset dataset = sqlContext.sql("select * from studentTable where age < 18");
JavaRDD rowJavaRDD = dataset.toJavaRDD();
JavaRDD ageRDD = rowJavaRDD.map(new Function() { @Override public Student2 call(Row row) throws Exception { Student2 student = new Student2(); student.setId(row.getInt(0)); student.setAge(row.getInt(1)); student.setName(row.getString(2));
return student; } }); ageRDD.foreach(new VoidFunction() { @Override public void call(Student2 student) throws Exception { System.out.println(student.toString()); } }); }}
Student2類：
package com.unicom.ljs.spark220.study;
import java.io.Serializable;
/** * @author: Created By lujisen * @company ChinaUnicom Software JiNan * @date: 2020-01-20 08:57 * @version: v1.0 * @description: com.unicom.ljs.spark220.study */public class Student2 implements Serializable { int id; int age; String name;
public int getId() { return id; }
public void setId(int id) { this.id = id; }
public int getAge() { return age; }
public void setAge(int age) { this.age = age; }
public String getName() { return name; }
public void setName(String name) { this.name = name; }
@Override public String toString() { return "Student2{" + "id=" + id + ", age=" + age + ", name='" + name + '\'' + '}'; }}
pom.xml關(guān)鍵依賴：
2.2.0
2.11.8
org.apache.spark spark-sql_2.11 ${spark.version} org.apache.spark spark-core_2.11 ${spark.version}
看完上述內(nèi)容，你們掌握Spark2.2.0中RDD轉(zhuǎn)DataFrame的方式是怎樣的的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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