Scala构建元数据

时间：2021-12-02 14:53:00

反射方式构建元数据:　

　　通过反射来获取RDD中的Schema信息。这种方式适合于列名(元数据)已知的情况下

　　　　步骤:

　　　　　　1.SparkConf配置环境

　　　　　　2.SparkContext初始化上下文

　　　　　　3.SQLContext初始化SparkSQL上下文

　　　　　　4.创建一个普通的RDD(sc.textFile)

　　　　　　5.使用map方法切割行数据,切割取出数据放入case类中

　　　　　　　　　studented(lines(0).toInt, lines(1), lines(2).toInt)

　　　　　　6.反射方式中普通RDD创建DataFrame需要导入隐式转换

　　　　　　　　　//注意：需要导入一个隐式转换
　　　　　　　　　import sQLContext.implicits._
　　　　　　　　　val df: DataFrame = rdd2.toDF()

　　　　　　7.注册临时表

　　　　　　　　　方式一:　df.createTempView("student1")
　　　　　　　　　方式二:　df.registerTempTable("student")  //过时了

　　　　　　8.写SQL语句,*的浪起来

　　　　　　　　　val sql = sQLContext.sql("select * from student")

　　　　　　9.保存结果到本地或者HDFS

　　　　　　　　//保存查询结果到本地
　　　　　　　　sql.write.json("c:\\demo\\gaoyong.json")
　　　　　　　　//保存查询结果到HDFS
　　　　　　　　sql.write.json("hdfs://awen01:9000/json")

编程接口方式构建元数据:

　　通过编程接口的方式将Schema信息应用于RDD，这种方式可以处理那种在运行时才能知道列的方式。

一般不知道元数据的情况下使用.

　　　　步骤:

　　　　　　1.SparkConf配置环境

　　　　　　2.SparkContext初始化上下文

　　　　　　3.SQLContext初始化SparkSQL上下文

　　　　　　4.创建一个普通的RDD(sc.textFile)

　　　　　　5.使用map切割行数据,将需要的字段放入到Row类中

　　　　　　　　val lines: RDD[Row] = rdd.map(t => {
　　　　　　　　val str = t.split(",")
　　　　　　　　　　Row(str(0).toInt, str(1), str(2).toInt)
　　　　　　　　})

　　　　　　6.编程结构的方式需要构建表的框架,构建StructType,及其元数据

val structType: StructType = StructType(Array(

      StructField("ids",IntegerType,true)

      StructField("names",StringType,true)

      StructField("ages",IntegerType,true)

))

　　　　　　7.构建DataFrame

　　　　　　　　val df = sQLContext.createDataFrame(lines,structType)

　　　　　　8.注册临时表

　　　　　　　　　方式一:　df.createTempView("student1")
　　　　　　　　　方式二:　df.registerTempTable("student")  //过时了

　　　　　　9.写SQL语句,*的浪起来

　　　　　　　　　val sql = sQLContext.sql("select * from student")

　　　　　　10.保存结果到本地或者HDFS

　　　　　　　　//保存查询结果到本地
　　　　　　　　sql.write.json("c:\\demo\\gaoyong.json")
　　　　　　　　//保存查询结果到HDFS
　　　　　　　　sql.write.json("hdfs://awen01:9000/json")

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