DataFrame与RDD互操作

DataFrame与RDD互操作之一： 反射方式

　　使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据信息

　　使用DataFrame API或者sql方式编程

代码如下

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object DataFrameRDDApp {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //初始化
    val sparkSession = SparkSession.builder().appName("DataFrameRDDApp").master("local[2]").getOrCreate()

    //RDD => DataFrame
    val rdd = sparkSession.sparkContext.textFile("G:\\people.txt")

    //需要导入隐式转换
    import sparkSession.implicits._
    val infoDF = rdd.map(_.split(",")).map(line => Info(line(0).toInt,line(1),line(2).toInt)).toDF()

    infoDF.show()

    infoDF.filter(infoDF.col("age")>10).show

　　//将DataFrame转化成sql表
    infoDF.createOrReplaceTempView("infos")
 　 //利用spark.sql 进行api操作
    sparkSession.sql("select * from infos where age > 10").show()

    sparkSession.close()
  }

  //采用反射的方式，获取字段的类型和名字 使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据信息
  case class Info(id : Int,name: String,age:Int)
}

操作文件如下

1,zhangsan,9
2,lish,14
3,zhangwu,17

DataFrame与RDD互操作之二： 编程方式

import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}

object DataFrameRDDApp {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //初始化
    val sparkSession = SparkSession.builder().appName("DataFrameRDDApp").master("local[2]").getOrCreate()

    program(sparkSession)

    sparkSession.close()
  }
  def program(sparkSession: SparkSession): Unit = {

    //RDD => DataFrame
    val rdd = sparkSession.sparkContext.textFile("G:\\people.txt")

    val infoRDD = rdd.map(_.split(",")).map(line => Row(line(0).toInt,line(1),line(2).toInt))

    val structType = StructType(Array(StructField("id",IntegerType,true),
      StructField("name", StringType,true),
      StructField("age",IntegerType,true)))

    val people = sparkSession.createDataFrame(infoRDD,structType)

    people.printSchema()

　　//通过df的api方式进行操作
    people.filter(people.col("age")>8).show
    people.show()
  }
}

DataFrame 和RDD互操作的两种方式

1反射 case class  前提：事先知道你的字段、字段类型(推荐)

2编程 row            前提： 事先不知道你的字段类型

例子：对日志文件进行即席查询

1 上传文件到hdfs上，这里随便上传了一个datanode的日志文件

hdfs dfs -put /var/log/hadoop-hdfs/hadoop-cmf-hdfs-DATANODE-udap69a166.log.out  /test

2 将文件加载成rdd

scala> val logrdd = sc.textFile("hdfs://hadoop1/test/hadoop-cmf-hdfs-DATANODE-udap69a166.log.out")

3 对原来的rdd进行map操作 这里直接用一列

import org.apache.spark.sql.Row

val masterrdd = logrdd.map(line => Row(line))

4 定义schema信息

　　加载隐式转换
import spark.implicits._

val schemaString = "line"

val filed = schemaString.split(" ").map(fieldName => StructField(fieldName ,StringType,nullable = true))

val schema = StructType(filed)

val masterDF = spark.createDataFrame(masterrdd,schema)

　masterDF.createOrReplaceTempView("logs")

　spark.sql("select * from logs").show

这个地方会报错

 error: not found: value StructField

解决方法：
stackoverflow上 给出的解决方法是导入相应的类型

 import org.apache.spark.sql.types._