使用Java和Scala在IDE中开发DataFrame实战

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了使用Java和Scala在IDE中开发DataFrame实战相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

使用Java和Scala两种语言实战DataFrame,创建DataFrame的时候,DataFrame可以来源于其他RDD,也可以来自于Hive表,或者其他数据来源。一般基于数据来源直接构造DataFrame。例如JSON文件,那么读取JSON文件的时候就会自动创建DataFrame。
SQLContext操作数据SQL的时候:有一个弊端就是,只支持SQL一种语言。
但是如果使用HiveContext的时候就可以支持不同种方言。
DataFrame的创建方式:
1. 可以来自己RDD
2. 来自Hive表
3. 其他数据来源(JSON等文件)
Java版本代码如下:

package com.dt.spark.SparkApps.sql;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;

/**
 * 使用Java的方式实战对DataFrame的操作
 */
public class DataFrameOps 

    public static void main(String[] args) 
        //创建SparkConf用于读取系统配置信息并设置当前应用程序的名字
        SparkConf conf = new SparkConf()
                .setMaster("local")
                .setAppName("DataFrameOps");
        //创建JavaSparkContext对象实例作为整个Driver的核心基石
        SparkContext sc = new SparkContext(conf);
        //创建SQLContext上下文对象用于SQL的分析
        SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);

        //创建DataFrame,可以简单的认为DataFrame是一张表。
        DataFrame df = sqlContext.read().json("E://people.json");

        //select * from table
        df.show();

        //desc table
        df.printSchema();

        //select name from table
        df.select("name").show();

        //select name,age + 1 from tables;
        df.select(df.col("name"),df.col("age").plus(10)).show();

        //select * from table where age > 10
        df.filter(df.col("age").gt(10)).show();

        //select count(1) from table group by age
        df.groupBy(df.col("age")).count().show();
    

Scala版本代码如下:

package com.dt.spark.sql

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.SQLContext

object DataFrameOps 
  def main(args:Array[String]):Unit=
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("DataFrameOps")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val sqlContext = new SQLContext(sc)

    val df = sqlContext.read.json("E://people.json")

    df.show()
    df.printSchema()
    df.select("name").show()
    df.select(df.col("name"),df.col("age").plus(10)).show()
    df.filter(df.col("age").gt(10)).show()
    df.groupBy(df.col("age")).count().show()

以上是关于使用Java和Scala在IDE中开发DataFrame实战的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Scala IDE for Eclipse的下载安装和WordCount的初步使用

scala中的zmq,eclipse IDE中的java.library.path中没有jzmq

在 Eclipse IDE 中使用 Scala 代码。内部编译器错误

Spark 体验 - 使用Ide开发基于Scala语言的spark demo

1.spark的wordcount解析

JetBrains IntelliJ IDEA 2019 for Mac(Java平台IDE) 2019.3.1