溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
這篇文章主要介紹DataFrame怎么用，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
DataFrame是一個分布式數據集,可以理解為關系型數據庫一張表，由字段和字段類型、字段值按列組織，且支持四種語言，在Scala API中可以理解為： FataFrame=Dataset[ROW]
注：DataFrame產生于V1.3之后，在V1.3前為SchemaRDD,在V1.6以后又添加了Dataset
概念 : 兩個都是分布式容器，DF理解是一個表格除了RDD數據以外還有Schema，也支持復雜數據類型（map..） API : DataFrame提供的API比RDD豐富 支持map filter flatMap ..... 數據結構：RDD知道類型沒有結構， DF提供Schema信息 有利于優化,性能上好 底層 ：基于運行環境不一樣,RDD開發的Java/Scala API運行底層環境JVM, DF在SparkSQL中轉換成邏輯執行計劃(locaical Plan)和物理執行計劃(Physical Plan)中間自身優化功能，性能差異大
[hadoop@hadoop001 bin]$./spark-shell --master local[2] --jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.34-bin.jar
-- 讀取json文件
scala>val df = spark.read.json("file:///home/hadoop/data/people.json")
18/09/02 11:47:20 WARN ObjectStore: Failed to get database global_temp, returning NoSuchObjectException
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]
-- 打印schema信息
scala> df.printSchema
root |-- age: long (nullable = true) -- 字段 類型 允許為空 |-- name: string (nullable = true)
-- 打印字段內容
scala> df.show
+----+-------+ | age| name| +----+-------+ |null|Michael| | 30| Andy| | 19| Justin| +----+-------+
-- 打印查詢字段
scala> df.select("name").show
+-------+ | name| +-------+ |Michael| | Andy| | Justin| +-------+
-- 單引號，存在隱式轉換
scala> df.select('name).show
+-------+ | name| +-------+ |Michael| | Andy| | Justin| +-------+
-- 雙引號隱式轉換不識別
scala> df.select("name).show
<console>:1: error: unclosed string literal
df.select("name).show
^
-- 年齡計算，NULL無法計算
scala> df.select($"name",$"age" + 1).show
+-------+---------+ | name|(age + 1)| +-------+---------+ |Michael| null| | Andy| 31| | Justin| 20| +-------+---------+
-- 年齡過濾
scala> df.filter($"age" > 21).show
+---+----+ |age|name| +---+----+ | 30|Andy| +---+----+
-- 年齡分組 匯總
scala> df.groupBy("age").count.show
+----+-----+ | age|count| +----+-----+ | 19| 1| |null| 1| | 30| 1| +----+-----+
-- 創建一個臨時視圖
scala> df.createOrReplaceTempView("people")
scala>spark.sql("select * from people").show
+----+-------+ | age| name| +----+-------+ |null|Michael| | 30| Andy| | 19| Justin| +----+-------+
-- 定義case class 用來創建Schema
case class Student(id:String,name:String,phone:String,Email:String)
-- RDD與DF反射方式實現
val students = sc.textFile("file:///home/hadoop/data/student.data").map(_.split("\\|")).map(x=>Student(x(0),x(1),x(2),x(3))).toDF()
-- 打印DF信息
students.printSchema
-- show(numRows: Int, truncate: Boolean)
-- numRows截取前20行和truncate讀取前20字符串
-- students.show(5,false) 讀取前五行和所有字符串
scala> students.show
+---+--------+--------------+--------------------+ | id| name| phone| Email| +---+--------+--------------+--------------------+ | 1| Burke|1-300-746-8446|ullamcorper.velit...| | 2| Kamal|1-668-571-5046|pede.Suspendisse@...| | 3| Olga|1-956-311-1686|Aenean.eget.metus...| | 4| Belle|1-246-894-6340|vitae.aliquet.nec...| | 5| Trevor|1-300-527-4967|dapibus.id@acturp...| | 6| Laurel|1-691-379-9921|adipiscing@consec...| | 7| Sara|1-608-140-1995|Donec.nibh@enimEt...| | 8| Kaseem|1-881-586-2689|cursus.et.magna@e...| | 9| Lev|1-916-367-5608|Vivamus.nisi@ipsu...| | 10| Maya|1-271-683-2698|accumsan.convalli...| | 11| Emi|1-467-270-1337|est@nunc.com|.......| | 12| Caleb|1-683-212-0896|Suspendisse@Quisq...| | 13|Florence|1-603-575-2444|sit.amet.dapibus@...| | 14| Anika|1-856-828-7883|euismod@ligulaeli...| | 15| Tarik|1-398-171-2268|turpis@felisorci.com| | 16| Amena|1-878-250-3129|lorem.luctus.ut@s...| | 17| Blossom|1-154-406-9596|Nunc.commodo.auct...| | 18| Guy|1-869-521-3230|senectus.et.netus...| | 19| Malachi|1-608-637-2772|Proin.mi.Aliquam@...| | 20| Edward|1-711-710-6552|lectus@aliquetlib...| +---+--------+--------------+--------------------+ only showing top 20 rows
-- students.head(5) 返回前幾行數據
scala> students.head(5).foreach(println) [1,Burke,1-300-746-8446,ullamcorper.velit.in@ametnullaDonec.co.uk] [2,Kamal,1-668-571-5046,pede.Suspendisse@interdumenim.edu] [3,Olga,1-956-311-1686,Aenean.eget.metus@dictumcursusNunc.edu] [4,Belle,1-246-894-6340,vitae.aliquet.nec@neque.co.uk] [5,Trevor,1-300-527-4967,dapibus.id@acturpisegestas.net]
-- 查詢具體字段
scala> students.select("id","name").show(5)
+---+------+
| id| name|
+---+------+
| 1| Burke|
| 2| Kamal|
| 3| Olga|
| 4| Belle|
| 5|Trevor|
+---+------+-- 修改字段取別名
scala> students.select($"name".as("new_name")).show(5)
+--------+ |new_name| +--------+ | Burke| | Kamal| | Olga| | Belle| | Trevor| +--------+
--查詢id大于五
scala> students.filter("id>5").show(5)
+---+------+--------------+--------------------+ | id| name| phone| Email| +---+------+--------------+--------------------+ | 6|Laurel|1-691-379-9921|adipiscing@consec...| | 7| Sara|1-608-140-1995|Donec.nibh@enimEt...| | 8|Kaseem|1-881-586-2689|cursus.et.magna@e...| | 9| Lev|1-916-367-5608|Vivamus.nisi@ipsu...| | 10| Maya|1-271-683-2698|accumsan.convalli...| +---+------+--------------+--------------------+
-- 查詢名稱為空或者名稱為NULL(filter=where)
scala> students.filter("name=''or name='NULL'").show(false)
+---+----+--------------+--------------------------+ |id |name|phone |Email | +---+----+--------------+--------------------------+ |21 | |1-711-710-6552|lectus@aliquetlibero.co.uk| |22 | |1-711-710-6552|lectus@aliquetlibero.co.uk| |23 |NULL|1-711-710-6552|lectus@aliquetlibero.co.uk| +---+----+--------------+--------------------------+
-- 查詢ID大于5且名稱模糊查詢
scala> students.filter("id>5 and name like 'M%'").show(5)
+---+-------+--------------+--------------------+ | id| name| phone| Email| +---+-------+--------------+--------------------+ | 10| Maya|1-271-683-2698|accumsan.convalli...| | 19|Malachi|1-608-637-2772|Proin.mi.Aliquam@...| +---+-------+--------------+--------------------+
-- 按照名稱升序排序且不等于空
scala> students.sort($"name").select("id","name").filter("name <> ''").show(3)
+---+-----+ | id| name| +---+-----+ | 16|Amena| | 14|Anika| | 4|Belle| +---+-----+
-- 按照名稱倒敘排序(sort = orderBy)
scala> students.sort($"name".desc).select("name").show(5)
+------+ | name| +------+ |Trevor| | Tarik| | Sara| | Olga| | NULL| +------+
-- 年齡分組 匯總
scala> students.groupBy("age").count().show
+----+-----+ | age|count| +----+-----+ | 19| 1| |null| 1| | 30| 1| +----+-----+
-- 聚合函數使用
scala> students.agg("id" -> "max", "id" -> "sum").show(false)
+-------+-------+ |max(id)|sum(id)| +-------+-------+ |9 |276.0 | +-------+-------+
-- join操作,using模式seq指定多個字段
students.join(students2, Seq("id", "name"), "inner"）-- DataFrame的join操作有inner, outer, left_outer, right_outer, leftsemi類型
-- 指定類型，指定join的類型
students.join(students2 , students("id" ) === students2( "t1_id"), "inner")1.maven依賴下載
<spark.version>2.3.1</spark.version>
<!-- 添加Spark Core的dependency -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
<!-- 添加Spark SQL的dependency -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>2、IDEA實現方式：
package com.zrc.ruozedata.sparkSQL
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
object SparkSQL001 extends App {
/*
* RDD與DataFrame反射方式實現（一）
* 創建RDD --> DataFrema
* 利用case class創建Schema,來解析輸出文本每一行信息
*/
val spark = SparkSession.builder()
.master("local[2]")
.appName("SparkSQL001")
.getOrCreate() // 操作hive添加
val infos = spark.sparkContext.textFile("file:///F:/infos.txt")
/*
import spark.implicits._
val infoDF = infos.map(_.split(",")).map(x=>Info(x(0).toInt,x(1),x(2).toInt)).toDF()
infoDF.show()
*/
/*
* RDD與DataFrame使用StructType方式實現(二)
* StructType構造了StructField方法傳入name和dataType
* 每一個字段就是為一個StructField
* Schema和RDD通過createDataFrame方法作用起來
*/
// 注意通過ROW獲取的需要轉換對應類型
val infoss = infos.map(_.split(",")).map(x=>Row(x(0).trim.toInt,x(1),x(2).trim.toInt))
val fields = StructType(
Array(
StructField("id",IntegerType,true),
StructField("name",StringType,true),
StructField("age",IntegerType,true)
)
)
val schema = StructType(fields)
val infoDF = spark.createDataFrame(infoss,schema)
infoDF.show()
spark.stop()
}
// case class Info (id:Int,name:String,age:Int)以上是“DataFrame怎么用”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
