spark: RDD与DataFrame之间的相互转换方法

时间:2022-11-10 20:29:45

DataFrame是一个组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的数据框架,但其经过了优化。DataFrames可以从各种各样的源构建,例如:结构化数据文件,Hive中的表,外部数据库或现有RDD

DataFrame API 可以被Scala,Java,Python和R调用。

在Scala和Java中,DataFrame由Rows的数据集表示。

在Scala API中,DataFrame只是一个类型别名Dataset[Row]。而在Java API中,用户需要Dataset<Row>用来表示DataFrame。

在本文档中,我们经常将Scala/Java数据集Row称为DataFrames。

那么DataFrame和spark核心数据结构RDD之间怎么进行转换呢?

代码如下:

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# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import print_function
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import Row
 
if __name__ == "__main__":
 # 初始化SparkSession
 spark = SparkSession \
 .builder \
 .appName("RDD_and_DataFrame") \
 .config("spark.some.config.option", "some-value") \
 .getOrCreate()
 
 sc = spark.sparkContext
 
 lines = sc.textFile("employee.txt")
 parts = lines.map(lambda l: l.split(","))
 employee = parts.map(lambda p: Row(name=p[0], salary=int(p[1])))
 
 #RDD转换成DataFrame
 employee_temp = spark.createDataFrame(employee)
 
 #显示DataFrame数据
 employee_temp.show()
 
 #创建视图
 employee_temp.createOrReplaceTempView("employee")
 #过滤数据
 employee_result = spark.sql("SELECT name,salary FROM employee WHERE salary >= 14000 AND salary <= 20000")
 
 # DataFrame转换成RDD
 result = employee_result.rdd.map(lambda p: "name: " + p.name + " salary: " + str(p.salary)).collect()
 
 #打印RDD数据
 for n in result:
 print(n)

spark: RDD与DataFrame之间的相互转换方法

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原文链接:https://blog.csdn.net/zhurui_idea/article/details/73090951