跟關系數據庫的表(Table)一樣，DataFrame是Spark中對帶模式(schema)行列數據的抽象。DateFrame廣泛應用于使用SQL處理大數據的各種場景。創建DataFrame有很多種方法，比如從本地List創建、從RDD創建或者從源數據創建，下面簡要介紹創建DataFrame的三種方法。

方法一，Spark中使用toDF函數創建DataFrame

通過導入(importing)Spark sql implicits, 就可以將本地序列(seq), 數組或者RDD轉為DataFrame。只要這些數據的內容能指定數據類型即可。

本地seq + toDF創建DataFrame示例：

import sqlContext.implicits._ val df = Seq((1, "First Value", java.sql.Date.valueOf("2010-01-01")),(2, "Second Value", java.sql.Date.valueOf("2010-02-01")) ).toDF("int_column", "string_column", "date_column")

注意：如果直接用toDF()而不指定列名字，那么默認列名為"_1", "_2", ...

通過case class + toDF創建DataFrame的示例

// sc is an existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // this is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame. import sqlContext.implicits._// Define the schema using a case class. // Note: Case classes in Scala 2.10 can support only up to 22 fields. To work around this limit, // you can use custom classes that implement the Product interface. case class Person(name: String, age: Int)// Create an RDD of Person objects and register it as a table. val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt").map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt)).toDF() people.registerTempTable("people")// 使用 sqlContext 執行 sql 語句. val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")// 注：sql()函數的執行結果也是DataFrame，支持各種常用的RDD操作. // The columns of a row in the result can be accessed by ordinal. teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)

方法二，Spark中使用createDataFrame函數創建DataFrame

在SqlContext中使用createDataFrame也可以創建DataFrame。跟toDF一樣，這里創建DataFrame的數據形態也可以是本地數組或者RDD。

通過row+schema創建示例

import org.apache.spark.sql.types._ val schema = StructType(List(StructField("integer_column", IntegerType, nullable = false),StructField("string_column", StringType, nullable = true),StructField("date_column", DateType, nullable = true) ))val rdd = sc.parallelize(Seq(Row(1, "First Value", java.sql.Date.valueOf("2010-01-01")),Row(2, "Second Value", java.sql.Date.valueOf("2010-02-01")) )) val df = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema)

方法三，通過文件直接創建DataFrame

使用parquet文件創建

val df = sqlContext.read.parquet("hdfs:/path/to/file")

使用json文件創建

val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")// Displays the content of the DataFrame to stdout df.show() // +----+-------+ // | age| name| // +----+-------+ // |null|Michael| // | 30| Andy| // | 19| Justin| // +----+-------+

使用csv文件,spark2.0+之后的版本可用

//首先初始化一個SparkSession對象 val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder.master("local").appName("Spark CSV Reader").getOrCreate;//然后使用SparkSessions對象加載CSV成為DataFrame val df = spark.read.format("com.databricks.spark.csv").option("header", "true") //reading the headers.option("mode", "DROPMALFORMED").load("csv/file/path"); //.csv("csv/file/path") //spark 2.0 apidf.show()

補充：spark數據集的演變：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Spark创建DataFrame的三种方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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