将地图 RDD 转换为数据框

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【中文标题】将地图 RDD 转换为数据框【英文标题】:Convert the map RDD into dataframe 【发布时间】:2018-01-10 06:04:03 【问题描述】:

我使用的是 Spark 1.6.0,我有输入映射 RDD (key,value) 对并希望转换为数据帧。

输入格式RDD:

((1, A, ABC), List(pz,A1))
((2, B, PQR), List(az,B1))
((3, C, MNR), List(cs,c1))

输出格式:

+----+----+-----+----+----+
| c1 | c2 | c3  | c4 | c5 |
+----+----+-----+----+----+
| 1  | A  | ABC | pz | A1 |
+----+----+-----+----+----+
| 2  | B  | PQR | az | B1 |
+----+----+-----+----+----+
| 3  | C  | MNR | cs | C1 |
+----+----+-----+----+----+

有人可以帮我解决这个问题吗?

【问题讨论】:

【参考方案1】:

我建议您使用 datasets,因为 datasets优化typesafe dataframes

首先你需要创建一个case class as

case class table(c1: Int, c2: String, c3: String, c4:String, c5:String)

那么您只需要一个map 函数将您的数据解析为case class 并调用.toDS

rdd.map(x => table(x._1._1, x._1._2, x._1._3, x._2(0), x._2(1))).toDS().show()

你应该有以下输出

+---+---+---+---+---+
| c1| c2| c3| c4| c5|
+---+---+---+---+---+
|  1|  A|ABC| pz| A1|
|  2|  B|PQR| az| B1|
|  3|  C|MNR| cs| c1|
+---+---+---+---+---+

您也可以使用dataframe,为此您可以使用.toDF() 而不是.toDS()

【讨论】:

【参考方案2】:
  val a = Seq(((1,"A","ABC"),List("pz","A1")),((2, "B", "PQR"), 
          List("az","B1")),((3,"C", "MNR"), List("cs","c1")))
  val a1 = sc.parallelize(a);
  val a2 = a1.map(rec=>
           (rec._1._1,rec._1._2,rec._1._3,rec._2(0),rec._2(1))).toDF()
   a2.show()
    +---+---+---+---+---+
    | _1| _2| _3| _4| _5|
    +---+---+---+---+---+
    |  1|  A|ABC| pz| A1|
    +---+---+---+---+---+
    | 2 | B |PQR| az| B1|
    +---+---+---+---+---+
    | 3 | C |MNR| cs| C1|

【讨论】:

以上是关于将地图 RDD 转换为数据框的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

为啥 list 应该先转换为 RDD 再转换为 Dataframe?有啥方法可以将列表转换为数据框?

如何在火花中将rdd对象转换为数据框

将 rdd 转换为数据框:AttributeError: 'RDD' object has no attribute 'toDF' using PySpark

Pyspark - 将rdd转换为数据框时数据设置为null

将 Pyspark RDD 转换为 Pandas 数据框

如何将 RDD [GenericRecord] 转换为 scala 中的数据框?