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如何从Scala的迭代列表中创建DataFrame?

从Scala的迭代列表中创建DataFrame可以通过以下步骤完成:

  1. 导入必要的Spark相关库和类:
代码语言:txt
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import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Row}
import org.apache.spark.sql.types.{StructType, StructField, StringType, IntegerType}
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Creating DataFrame from Iteration List")
  .master("local")
  .getOrCreate()
  1. 定义Schema,描述DataFrame的结构:
代码语言:txt
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val schema = StructType(
  Seq(
    StructField("name", StringType, nullable = true),
    StructField("age", IntegerType, nullable = true)
  )
)
  1. 创建一个空的RDD(弹性分布式数据集):
代码语言:txt
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val rdd = spark.sparkContext.emptyRDD[Row]
  1. 将迭代列表转换为Row对象,并添加到RDD中:
代码语言:txt
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val list = List(("John", 30), ("Lisa", 25), ("Mike", 35))
val rows = list.map(item => Row(item._1, item._2))
val newRdd = rdd.union(spark.sparkContext.parallelize(rows))
  1. 使用SparkSession创建DataFrame:
代码语言:txt
复制
val df = spark.createDataFrame(newRdd, schema)

现在,你就可以使用创建的DataFrame执行各种操作和转换了。

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