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如果我不能使用SparkContext,如何创建DataFrame?

如果无法使用SparkContext,可以使用SparkSession来创建DataFrame。SparkSession是Spark 2.0版本引入的新概念,它是与Spark交互的入口点,可以用于创建DataFrame、执行SQL查询等操作。

要创建DataFrame,首先需要创建一个SparkSession对象。可以使用以下代码创建一个SparkSession:

代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("DataFrame Creation") \
    .getOrCreate()

接下来,可以使用SparkSession对象的read方法从不同的数据源读取数据并创建DataFrame。以下是一些常见的数据源和创建DataFrame的示例:

  1. 从CSV文件创建DataFrame:
代码语言:txt
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df = spark.read.csv("path/to/file.csv", header=True, inferSchema=True)
  1. 从JSON文件创建DataFrame:
代码语言:txt
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df = spark.read.json("path/to/file.json")
  1. 从数据库表创建DataFrame(假设使用MySQL数据库):
代码语言:txt
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df = spark.read.format("jdbc") \
    .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/db_name") \
    .option("dbtable", "table_name") \
    .option("user", "username") \
    .option("password", "password") \
    .load()
  1. 从RDD创建DataFrame:
代码语言:txt
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rdd = spark.sparkContext.parallelize([(1, "Alice"), (2, "Bob"), (3, "Charlie")])
df = spark.createDataFrame(rdd, ["id", "name"])

这些示例展示了如何使用SparkSession对象从不同的数据源创建DataFrame。根据实际需求选择合适的方法来创建DataFrame。

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