如何在从socket源数据创建dataframe时指定架构？

在从socket源数据创建DataFrame时，可以通过指定架构来定义DataFrame的结构。架构定义了DataFrame中列的名称和数据类型。

在使用Python的pyspark库进行操作时，可以使用StructType和StructField来定义架构。StructType是一个由StructField对象组成的列表，每个StructField定义了列的名称和数据类型。

下面是一个示例代码，展示如何在从socket源数据创建DataFrame时指定架构：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 定义架构
schema = StructType([
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("age", StringType(), True),
    StructField("city", StringType(), True)
])

# 从socket源数据创建DataFrame，并应用指定的架构
socketDF = spark \
    .readStream \
    .format("socket") \
    .option("host", "localhost") \
    .option("port", 9999) \
    .load() \
    .selectExpr("CAST(value AS STRING)") \
    .selectExpr("split(value, ',') AS data") \
    .selectExpr("data[0] AS name", "data[1] AS age", "data[2] AS city") \
    .selectExpr("CAST(name AS STRING)", "CAST(age AS STRING)", "CAST(city AS STRING)") \
    .selectExpr("name", "age", "city")

# 打印DataFrame的架构
socketDF.printSchema()

# 启动流式查询
query = socketDF \
    .writeStream \
    .outputMode("append") \
    .format("console") \
    .start()

# 等待流式查询结束
query.awaitTermination()

在上述代码中，首先创建了一个SparkSession对象。然后，通过定义StructType和StructField来创建了一个包含三个列（name、age、city）的架构。接下来，使用readStream从socket源数据创建DataFrame，并通过selectExpr方法将数据拆分为三列，并将数据类型转换为字符串。最后，通过printSchema方法打印DataFrame的架构，并通过writeStream将结果输出到控制台。

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