从RDD创建DataFrame
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了从RDD创建DataFrame相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1.pandas df 与 spark df的相互转换
df_s=spark.createDataFrame(df_p)
df_p=df_s.toPandas()
2. Spark与Pandas中DataFrame对比
http://www.lining0806.com/spark%E4%B8%8Epandas%E4%B8%ADdataframe%E5%AF%B9%E6%AF%94/
3.1 利用反射机制推断RDD模式
- sc创建RDD
- 转换成Row元素,列名=值
- spark.createDataFrame生成df
- df.show(), df.printSchema()
3.2 使用编程方式定义RDD模式
- 生成“表头”
- fields = [StructField(field_name, StringType(), True) ,...]
- schema = StructType(fields)
- 生成“表中的记录”
- 创建RDD
- 转换成Row元素,列名=值
- 把“表头”和“表中的记录”拼装在一起
- = spark.createDataFrame(RDD, schema)
生成表头:
生成表中的数据:
把“表头”和“表中的记录”拼装在一起:
4. DataFrame保存为文件
df.write.json(dir)
以上是关于从RDD创建DataFrame的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
简述SparkSQL中RDDDataFrameDataSet三者的区别与联系?
Spark MLlib - 从 RDD[Vector] 特征和 RDD[Vector] 标签创建 LabeledPoint