：DataFrame入门

Posted 2022-09-28 黑马程序员官方

Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。下面就带大家来学习今天的内容！

 往期内容：

• Spark基础入门-第一章：Spark 框架概述
• Spark基础入门-第二章：Spark环境搭建-Local
• Spark基础入门-第三章：Spark环境搭建-StandAlone
• Spark基础入门-第四章：Spark环境搭建-StandAlone-HA
• Spark基础入门-第五章：环境搭建-Spark on YARN
• Spark基础入门-第六章：PySpark库
• Spark基础入门-第七章：本机开发环境搭建
• Spark基础入门-第八章：分布式代码执行分析
• Spark Core-第一章： RDD详解
• Spark Core-第三章：RDD的持久化
• Spark Core-第四章：Spark案例练习
• Spark Core-第五章：共享变量
• Spark Core-第六章：Spark 内核调度
• SparkSQL-第一章：SparkSQL快速入门 
• SparkSQL-第二章：SparkSQL 概述

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一、DataFrame的组成 

DataFrame是一个二维表结构， 那么表格结构就有无法绕开的三个点：

• 行
• 列
• 表结构描述

比如，在mysql中的一张表：

• 由许多行组成
• 数据也被分成多个列
• 表也有表结构信息(列、列名、列类型、列约束等 )

基于这个前提， DataFrame的组成如下：

在结构层面：

• - StructType对象描述整个DataFrame的表结构
• - StructField对象描述一个列的信息

在数据层面

• - Row对象记录一行数据
• - Column对象记录一列数据并包含列的信息

如图， 在表结构层面， DataFrame的表结构由：StructType描述，如下图

一个StructField记录：列名、列类型、列是否运行为空 多个StructField组成一个StructType对象。

一个StructType对象可以描述一个DataFrame：有几个列、每个列的名字和类型 、每个列是否为空

同时，一行数据描述为Row对象，如Row(1, 张三, 11)

一列数据描述为Column对象， Column对象包含一列数据和列的信息

Row、Column、StructType、StructField的编程我们在后面编码阶段会接触

二、DataFrame的代码构建

DataFrame的代码构建 - 基于RDD方式1

DataFrame对象可以从RDD转换而来， 都是分布式数据集 其实就是转换一下内部存储的结构， 转换为二维表结构。

将RDD转换为DataFrame方式1： 调用spark

通过SparkSession对象的createDataFrame方法来将RDD转换为DataFrame，这里只传入列名称，类型从RDD中进行推断， 是否允许为空默认为允许(True)。

DataFrame的代码构建 - 基于RDD方式2

将RDD转换为DataFrame方式2：

通过StructType对象来定义DataFrame的“表结构”转换 RDD

DataFrame的代码构建 - 基于RDD方式3

将Naa转换为ae\\e」Jem?方式c：使用Naa的\\oa」方法转换Naa

DataFrame的代码构建 - 基于Pandas的DataFrame

将denpes的ae\\e」Jem?对象，转变为分布式的SdeJ入So1 ae\\e」Jem?对象

DataFrame的代码构建 - 读取外部数据

通过SparkSQL的统一API进行数据读取构建DataFrame统一API示例代码：

读取text数据源

使用format(“text”)读取文本数据

读取到的DataFrame只会有一个列， 列名默认称之为： value

示例代码：

读取json数据源

使用format(“json”)读取json数据

示例代码：

读取csv数据源

使用format(“csv”)读取csv数据

示例代码：

读取deJbu?\\数据源

使用oJme\\)“deJbu?\\”(读取deJbu?\\数据

示例代码：

deJbu?\\: 是SdeJ入中常用的一种列式存储文件格式

和Hiv?中的OND差不多, 他俩都是列存储格式

deJbu?\\对比普通的文本文件的区别:

• deJbu?\\ 内置sDV?me )列名\\ 列类型\\ 是否为空(
• 存储是以列作为存储格式
• 存储是序列化存储在文件中的)有压缩属性体积小(

三、DataFrame的入门操作

DataFrame支持两种风格进行编程， 分别是：

• DSL风格
• SQL风格

DSL语法风格

DSL称之为：领域特定语言。

其实就是指DataFrame的特有API

DSL风格意思就是以调用API的方式来处理Data

比如： df.where().limit()

SQL语法风格

SQL风格就是使用SQL语句处理DataFrame的数据

比如： spark.sql(“SELECT * FROM xxx)

DSL - show 方法

功能：展示DataFrame中的数据, 默认展示20条

语法：

如图，某个df.show后的展示结果

DSL - printSchema方法

功能： 打印输出df的schema信息

语法：

DSL - select

功能：选择DataFrame中的指定列(通过传入参数进行指定)

语法：

可传递：

• 可变参数的cols对象， cols对象可以是Column对象来指定列或者字符串

列名来指定列

• List[Column]对象或者List[str]对象， 用来选择多个列

DSL - filter和where

功能：过滤DataFrame内的数据，返回一个过滤后的DataFrame

语法：

df.filter()

df.where()

where和filter功能上是等价的

DSL - groupBy 分组

功能：按照指定的列进行数据的分组， 返回值是GroupedData对象

语法：

df.groupBy()

传入参数和select一样， 支持多种形式，不管怎么传意思就是告诉spark按照哪个列分组

GroupedData对象

GroupedData对象是一个特殊的DataFrame数据集

其类全名： <class 'pyspark.sql.group.GroupedData'>

这个对象是经过groupBy后得到的返回值， 内部记录了 以分组形式存储的数据

GroupedData对象其实也有很多API， 比如前面的count方法就是这个对象的内置方法

除此之外，像： min、 max、avg、 sum、等等许多方法都存在，后续会再次使用它

SQL风格语法 - 注册DataFrame成为表

DataFrame的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表，然后可以通过在程序中

使用spark.sql() 来执行SQL语句查询，结果返回一个DataFrame。

如果想使用SQL风格的语法，需要将DataFrame注册成表,采用如下的方式：

SQL风格语法 - 使用SQL查询

pyspark.sql.functions 包

PySpark提供了一个包: pyspark.sql.functions

这个包里面提供了 一系列的计算函数供SparkSQL使用

如何用呢？

导包

from pyspark.sql import functions as F

然后就可以用F对象调用函数计算了。

这些功能函数, 返回值多数都是Column对象.

四、词频统计案例练习

我们来完成一个单词计数需求，使用DSL和SQL两种风格来实现。

在实现的过程中，会出现新的API，边写边学习新API， 代码中红色部分即新API

五、电影评分数据分析案例

六、SparkSQL Shuffle 分区数目

七、SparkSQL 数据清洗API

八、DataFrame数据写出

九、DataFrame 通过JDBC读写数据库(MySQL示例)