将SQL schema分配给Spark DataFrame
是指在使用Spark进行数据处理时，将已定义的SQL schema应用到DataFrame上，以便对数据进行结构化查询和分析。
SQL schema是指数据库中表的结构定义，包括表名、列名、数据类型、约束等信息。在Spark中，DataFrame是一种分布式数据集，类似于关系型数据库中的表，可以进行类似于SQL的查询操作。
在将SQL schema分配给Spark DataFrame时，可以通过以下步骤实现：
- 定义SQL schema：首先需要定义一个SQL schema，包括表名和列名，并指定每个列的数据类型。
- 创建DataFrame：使用Spark的API，可以从各种数据源（如文件、数据库等）创建一个DataFrame。
- 应用SQL schema：通过调用DataFrame的
createOrReplaceTempView方法，将DataFrame注册为一个临时表，并指定表名。 - 执行SQL查询：使用Spark的SQL API，可以执行类似于SQL的查询语句，对DataFrame进行查询和分析操作。
下面是一个示例代码，演示如何将SQL schema分配给Spark DataFrame：
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Row}
import org.apache.spark.sql.types.{StructType, StructField, StringType, IntegerType}
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("SQL Schema Assignment")
.master("local")
.getOrCreate()
// 定义SQL schema
val schema = StructType(Seq(
StructField("id", IntegerType, nullable = false),
StructField("name", StringType, nullable = false),
StructField("age", IntegerType, nullable = false)
))
// 创建DataFrame
val data = Seq(
Row(1, "Alice", 25),
Row(2, "Bob", 30),
Row(3, "Charlie", 35)
)
val df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(data), schema)
// 将DataFrame注册为临时表
df.createOrReplaceTempView("people")
// 执行SQL查询
val result = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE age > 30")
// 显示查询结果
result.show()在这个示例中，我们首先定义了一个包含三个列（id、name、age）的SQL schema。然后，我们使用这个SQL schema创建了一个DataFrame，并将其注册为一个名为"people"的临时表。最后，我们执行了一个查询，筛选出年龄大于30的人，并将结果显示出来。
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spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")
result.toPandas()
但是，我得到了错误：
TypeError Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pyspark/sql/da
浏览 3提问于2018-07-04得票数 7
我正在实现一段代码，用于将多个列动态添加到行中具有空值的Dataframe中
我在scala中找到了以下代码片段，其中使用了Dataframe对象的map函数。
import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.RowEncoder
import org.apache.spark.sql.types.{DataTypes, NullType, StructType}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Encoders, Row, SparkSession}
import org.apache.spark.s
浏览 1提问于2019-04-03得票数 0
我的目标是从来自外部dataframe的列和值动态创建一个dataframe。这是如何使用手动模式和数据定义创建dataframe：
val columnSufix: String = "isNull"
val data = Seq(Row(
details.filter(col("DAY").isNull).count(),
details.filter(col("CHANNEL_CATEGORY").isNull).count(),
浏览 4提问于2022-07-18得票数 0
回答已采纳
我正试图将基于代码的jar打包到databricks笔记本中。
下面一行在databricks中工作，但在scala代码中抛出了一个错误：
import com.databricks.dbutils_v1.DBUtilsHolder.dbutils
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("myApp")
.master("local")
.enableHiveSupp
浏览 7提问于2021-10-26得票数 2
1回答
我在CSV文件中使用Scala和ApacheSpark2.3.0。我这样做是因为当我尝试使用csv for k时，它告诉我我有空值，但是即使我试图填充那些空值，它仍然会出现相同的问题。
scala>val df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv")
.option("header", "true")
.option("delimiter",";")
.schema(schema).load("33.csv
浏览 0提问于2018-10-10得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试创建一个具有动态模式生成的Dataframe。下面是代码片段：
def mapMetricList(row: Row): Seq[Metric] = ???
val fields = Seq("Field1", "Field2")
case class Metric(name: String, count: Long)
def convertMetricList(df: DataFrame): DataFrame = {
val outputFields = df.schema.fieldNames.filter(f => fields.
浏览 0提问于2017-09-05得票数 1
我正在使用Scala解释器来评估来自配置的Scala语句。
示例代码如下：
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import scala.tools.nsc.Settings
import scala.tools.nsc.interpreter.IMain
object BSFTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf()
浏览 0提问于2018-10-24得票数 0
1回答
如何使用具有定义模式的spark+scala路径列表读取？
在spark+python中，我可以这样做：
sample_paths = [path1, path2, ..., pathN]
avro_schema = """{
"type": "record",
"namespace": "com.example.data",
"name": "exampleTable",
"fields": [
{"name": &
浏览 1提问于2022-10-27得票数 0
1回答
我对pyspark非常陌生，正在尝试使用它来处理一个保存为csv文件的大型数据集。我想将CSV文件读入spark dataframe，删除一些列，然后添加新列。我该怎么做呢？
我在将这些数据放入数据帧时遇到了问题。这是我目前所学内容的精简版本：
def make_dataframe(data_portion, schema, sql):
fields = data_portion.split(",")
return sql.createDateFrame([(fields[0], fields[1])], schema=schema)
if __name__
浏览 2提问于2016-10-30得票数 7
回答已采纳
我们有一个定制的ETL管道，作为Databricks集群上的python模块运行。在这个ETL管道的某个时刻，我们必须从多个熊猫的数据中创建一个火花数据。我们这样做的方法是：
full_data = pd.concat(
[self.drift_data.null_proportions,
self.drift_data.categorical,
self.drift_data.numeric]
)
full_data_schema = StructType([ S
浏览 9提问于2022-01-05得票数 2
1回答
import pandas as pd
import numpy as np
pdf1 = pd.DataFrame({
'id': np.array([1, 2, 3, 4, 6, 7], dtype=int),
'name': np.array(['a', 'b', 'c', 'd', None, 'e'], dtype=str)
})
print(pdf1.dtypes)
pdf2 = pd.DataFrame({
'id':
浏览 6提问于2022-06-21得票数 0
我有一个嵌套的json文件，我将其读取为Spark DataFrame，并且希望在使用自己的转换时替换某些值。 现在，让我们假设它看起来如下所示(遵循this) import org.apache.spark.sql.DataFrame
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types._
// Convenience function for turning JSON strings into DataFrames.
def jsonToDataFrame(json: String, sch
浏览 16提问于2020-08-12得票数 0
3回答
在spark (如 )中，有许多方法来验证两个数据帧的架构。但是我只想在SQL中验证两个数据帧的模式，我指的是SparkSQL。
示例查询1:
SELECT DISTINCT target_person FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE COLUMN_NAME IN ('columnA','ColumnB') AND TABLE_SCHEMA='ad_facebook'
示例查询2:
SELECT count(*) FROM information_schema.columns WHERE table_n
浏览 6提问于2018-09-04得票数 1
我试图在pyspark dataframe(2.0.0)上定义一个sql视图，但得到了类似“未找到表或视图”的错误。我正在做的事情: 1.创建一个空的dataframe 2.将不同位置的数据加载到一个temp dataframe 3.将temp data frame附加到一个主dataframe (空的) 4.在dataframe(之前是空的)上定义一个sql视图。
spark = SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).appName("mydailyjob").getOrCreate()
sc = spark.sparkC
浏览 2提问于2016-12-21得票数 0
我无法将RDD数据转换为pyspark中的Dataframe。
这是我写的代码。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType, DoubleType, Row
from pyspark.sql import *
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("pyspark") \
.master("
浏览 5提问于2021-04-02得票数 0
我正在查找数据中所有列的“模式”，并将它们存储在列表中。计算每个列的我的模式的代码：
from pyspark.sql.functions import *
#calculating mode value
mode_val = []
for i in df_num.columns :
cnts = df_num.groupBy(i).count()
mode = cnts.join(
cnts.agg(max("count").alias("max_")), col("count") == col(&#
浏览 0提问于2018-04-03得票数 2
回答已采纳
我试图将爆炸的列添加到dataframe中：
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
# Convenience function for turning JSON strings into DataFrames.
def jsonToDataFrame(json, schema=None):
# SparkSessions are available with Spark 2.0+
reader = spark.read
if schema:
reader.schema(s
浏览 9提问于2022-12-02得票数 1
1回答
假设我有一个将读取操作封装在Try块中的特性：
import scala.util.Try
trait ReadingProvider[T] {
def readTable(tableName: String):Try[T]
}
也是一个类，它提供了用spark读取的方法和用于从失败中恢复的方法的隐式类。
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.types.StructType
import scala.util.{Try, Success, Failure}
class SparkReadingProvide
浏览 2提问于2020-03-06得票数 0
我正在用Scala编写一个ETL (2.4)作业，在;上读取带有glob模式的-separated CSV文件。数据被加载到一个DataFrame中，并包含一个列(假设它被命名为custom)，其中包含一个JSON格式的字符串(、多层嵌套)。其目标是从该列自动推断模式，以便可以为S3中Parquet文件上的写接收器构造模式。
这篇文章()建议，Spark2.4中的schema_of_json可以从JSON格式的列或字符串中推断模式。
以下是我尝试过的：
val jsonSchema: String = df.select(schema_of_json(col("custom")
浏览 0提问于2019-02-14得票数 9
我们有一个火花作业(参见代码)：
package io.companyname.industry.streaming
import java.nio.file.{Files, Paths, StandardCopyOption}
import java.util.TimeZone
import io.companyname.core.utils.AppConfig._
import io.companyname.core.utils.CloudFiles
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.Spar
浏览 5提问于2021-10-21得票数 0
回答已采纳
我使用Spark 2.4.3和Kafka 2.3.0。我想用从Kafka到Spark的数据做Spark结构化流媒体。一般来说，它可以在测试模式下工作，但由于我必须对数据进行一些处理(并且不知道另一种方法)，Spark数据帧不再具有流式传输功能。 #!/usr/bin/env python3
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import from_json
from pyspark.sql.types import StructField, StructType, StringType, Doub
浏览 22提问于2019-09-10得票数 0
回答已采纳
我正在查询一个CosmosDb集合，并且能够打印结果。当我试图将结果存储到一个火花DataFrame时，它就失败了。
以该网站为例：
遵循上述链接中的准确步骤。另外，尝试下面的方法
df = spark.createDataFrame(dataset)
这会引发此错误：
ValueError:某些类型在推断后无法确定
ValueError回溯(最近一次调用)
在()
25打印(数据集)
26
-> 27 df =spark.createDataFrame(数据集)
28 df.show()
29 /databricks/spark/python/pyspark/sql/sessio
浏览 2提问于2019-05-01得票数 1
我有一个用Python编写的Spark作业，它在检查数据中的错误时会产生奇怪的行为。简化后的版本如下：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StringType, StructType, StructField, DoubleType
from pyspark.sql.functions import col, lit
spark = SparkSession.builder.master("local[3]").appName("pyspark-unittest"
浏览 0提问于2018-05-01得票数 5
回答已采纳
我已经创建了一个数据文件列表，现在我想添加另一个数据文件，以便在之后合并这个列表。
df_list = [spark.createDataFrame([("3", "4")], db_tables_schema), spark.createDataFrame([("1", "2")], db_tables_schema), spark.createDataFrame([("7", "4")], db_tables_schema)]
df_list = df_list.append([spark.c
浏览 2提问于2022-12-02得票数 0
回答已采纳
和spark.read.format ..。可以以非编程方式添加自定义模式，如下所示：
val df = sqlContext
.read()
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true")
.option("user", "root")
.option("password", &#
浏览 0提问于2018-06-04得票数 3
回答已采纳
我做了调查，但没有发现任何关于这个的东西。我想要将一个简单的pandas.DataFrame转换为spark数据帧，如下所示：
df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c'], 'col2': [1, 2, 3]})
sc_sql.createDataFrame(df, schema=df.columns.tolist())
我得到的错误是：
TypeError: Can not infer schema for type: <class 'str'&g
浏览 0提问于2016-05-24得票数 3
1回答
我想在循环中将一个dataframe附加到另一个空dataframe，最后写到一个位置。 我的代码- val myMap = Map(1001 -> "rollNo='12'",1002 -> "rollNo='13'")
val myHiveTableData = spark.table(<table_name>)
val allOtherIngestedData = spark.createDataFrame(sc.emptyRDD[Row],rawDataHiveDf.schema)
myMap.k
浏览 8提问于2020-07-23得票数 0
我是一个新的火花。
谢谢你的关注和帮助。这是我的问题。我在mac os （Catalina 10.15.7）中以本地模式启动了我的spark-shell（version 3.2.1)，然后运行了下面的代码，没有出现异常。
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, IntegerType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.DataFrame
import org.apache.spark.rdd.RDD
v
浏览 3提问于2022-06-22得票数 0
回答已采纳
运行Spark1.3.1和1.4.1时得到以下错误
parquet.Preconditions.checkState(ZLjava/lang/String；：java.lang.NoSuchMethodError( parquet.schema.Types$PrimitiveBuilder.build(Types.java:314) at parquet.schema.Types$PrimitiveBuilder.build(Types.java:232) at parquet.schema.Types$Builder.named(Types.java:210) at org.apache.
浏览 0提问于2015-08-02得票数 2
当将dataframe写入增量格式时，由此产生的增量似乎不遵循所编写的dataframe的架构。具体来说，字段的'nullable‘属性在结果的增量中似乎总是'true’，而不管源dataframe模式如何。这是意料之中的还是我在这里犯了一个错误？是否有一种方法可以使所编写的增量的模式与源df完全匹配？
scala> df.schema
res2: org.apache.spark.sql.types.StructType = StructType(StructField(device_id,StringType,false), StructField(val1,Stri
浏览 1提问于2020-05-19得票数 0
回答已采纳
为什么select语句每批只打印一次，而hello world只打印一次？
import org.apache.spark.sql.types._
val schema = StructType(
StructField("id", LongType, nullable = false) ::
StructField("name", StringType, nullable = false) ::
StructField("score", DoubleType, nullable = false) :: Nil)
val in: D
浏览 2提问于2016-08-23得票数 5
回答已采纳
2回答
使用以下代码读取Dataframe中的文件时，我使用try和catch方法捕获异常
import scala.io.StdIn
import scala.util.{Try, Success, Failure}
import org.apache.spark.sql.DataFrame
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types._
val filename = "s3a://bucketname/moving/file.csv"
def CustomSchemaData
浏览 2提问于2020-05-06得票数 0
回答已采纳
我试图在不使用case类的情况下将RDD转换为Dataframe。csv文件如下所示：
3,193080,De Gea <br>
0,158023,L. Messi <br>
4,192985,K. De Bruyne <br>
1,20801,Cristiano Ronaldo <br>
2,190871,Neymar Jr <br>
val players = sc.textFile("/Projects/Downloads/players.csv").map(line => line.split(
浏览 0提问于2019-02-22得票数 0
我是spark的新手，一直在玩Pyspark.sql。根据pyspark.sql documentation ，可以像这样设置Spark数据框架和模式：
spark= SparkSession.builder.getOrCreate()
from pyspark.sql.types import StringType, IntegerType,
StructType, StructField
rdd = sc.textFile('./some csv_to_play_around.csv'
schema = StructType([StructField('Nam
浏览 0提问于2015-05-13得票数 29
回答已采纳
2回答
我只想检查一个数据帧的字段类型，所以我不得不写这个函数； import scala.refelect.runtime.universe.TypeTag
import org.apache.spark.sql.DataFrame
def colCheck[T:TypeTag](data:DataFrame,colName:String):Boolean={
data.schema.exists(f->f.name==colName&f.dataType.isInstanceOf[T]
} eg:data.schema.head为StringType，名称为col1 我用spa
浏览 14提问于2021-01-23得票数 2
我正在Spark2.2.0中开发一个自定义转换器。
火花变压器继承自org.apache.spark.ml.Transformer，在下面的示例中，我希望实现HasInputCol和HasOutputCol特性。
package optimizer.feature
import org.apache.spark.annotation.Since
import org.apache.spark.ml.param.{Param, ParamMap, ParamValidators}
import org.apache.spark.ml.Transformer
import org.apache.
浏览 2提问于2020-05-25得票数 0
回答已采纳
2回答
系统: Spark 1.3.0 (Anaconda Python dist.)在Cloudera Quickstart VM 5.4上
这是一个Spark DataFrame：
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
sqlContext = SQLContext(sc)
data = sc.parallelize([('Foo',41,'US',3),
('Foo',39,'UK',1),
浏览 3提问于2015-05-15得票数 3
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