spark: RDD與DataFrame之間的相互轉(zhuǎn)換方法
DataFrame是一個(gè)組織成命名列的數(shù)據(jù)集。它在概念上等同于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的表或R/Python中的數(shù)據(jù)框架，但其經(jīng)過(guò)了優(yōu)化。DataFrames可以從各種各樣的源構(gòu)建，例如：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件，Hive中的表，外部數(shù)據(jù)庫(kù)或現(xiàn)有RDD。
DataFrame API 可以被Scala，Java，Python和R調(diào)用。
在Scala和Java中，DataFrame由Rows的數(shù)據(jù)集表示。
在Scala API中，DataFrame只是一個(gè)類(lèi)型別名Dataset[Row]。而在Java API中，用戶(hù)需要Dataset<Row>用來(lái)表示DataFrame。
在本文檔中，我們經(jīng)常將Scala/Java數(shù)據(jù)集Row稱(chēng)為DataFrames。
那么DataFrame和spark核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)RDD之間怎么進(jìn)行轉(zhuǎn)換呢？
代碼如下：
# -*- 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轉(zhuǎn)換成DataFrame
employee_temp = spark.createDataFrame(employee)
#顯示DataFrame數(shù)據(jù)
employee_temp.show()
#創(chuàng)建視圖
employee_temp.createOrReplaceTempView("employee")
#過(guò)濾數(shù)據(jù)
employee_result = spark.sql("SELECT name,salary FROM employee WHERE salary >= 14000 AND salary <= 20000")
# DataFrame轉(zhuǎn)換成RDD
result = employee_result.rdd.map(lambda p: "name: " + p.name + " salary: " + str(p.salary)).collect()
#打印RDD數(shù)據(jù)
for n in result:
print(n)
以上這篇spark: RDD與DataFrame之間的相互轉(zhuǎn)換方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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