Spark:将CSV转换为RDD[Row] - 腾讯云开发者社区

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Spark（RDD,CSV）创建DataFrame方式

spark将RDD转换为DataFrame 方法一（不推荐） spark将csv转换为DataFrame,可以先文件读取为RDD，然后再进行map操作，对每一行进行分割。...) df.show(3) 这里的RDD是通过读取文件创建的所以也可以看做是将RDD转换为DataFrame object HttpSchema { def parseLog(x:String...RDD[row]类型，就可以按row取出 spark读取csv转化为DataFrame 方法一 val conf = new SparkConf().setAppName("word count....save(outpath) sparkContext.stop() sparkContext.sql()操作完成后直接返回的是DataFrame 当然可以间接采用将csv直接转换为RDD然后再将...RDD转换为DataFrame 2.方法二 // 读取数据并分割每个样本点的属性值形成一个Array[String]类型的RDD val rdd = sc.textFile("file:///home

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Note_Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

[Row] + Schema，Row表示每行数据，抽象的，并不知道每行Row数据有多少列，弱类型案例演示，spark-shell命令行 Row 表示每行数据，如何获取各个列的值 RDD如何转换为...DataFrame = RDD[Row] + Schema Dataset[Row] = DataFrame */ // 将DataFrame转换为Dataset...转换为Dataset，可以通过隐式转，要求RDD数据类型必须是CaseClass val dataset: Dataset[MovieRating] = ratingRDD.toDS() dataset.printSchema...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。...将数据类型为元组的RDD，转换为DataFrame val rdd: RDD[(Int, String, String)] = spark.sparkContext.parallelize(

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Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

DataFrame = RDD[Row] + Schema Dataset[Row] = DataFrame */ // 将DataFrame转换为Dataset...转换为Dataset，可以通过隐式转，要求RDD数据类型必须是CaseClass val dataset: Dataset[MovieRating] = ratingRDD.toDS() dataset.printSchema...} 09-[掌握]-toDF函数指定列名称转换为DataFrame SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。...将数据类型为元组的RDD，转换为DataFrame val rdd: RDD[(Int, String, String)] = spark.sparkContext.parallelize(

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使用 Spark | 手把手带你十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作

DataFrame/DataSet 转 RDD 这个转换比较简单，直接调用 rdd 即可将 DataFrame/DataSet 转换为 RDD： val rdd1 = testDF.rdd val rdd2...RDD 转 DataFrame a....使用前需要引入 spark.implicits._ 这个隐式转换，以将 DataFrame 隐式转换成 RDD。...4.4 读取数据源，加载数据（RDD 转 DataFrame）读取上传到 HDFS 中的广州二手房信息数据文件，分隔符为逗号，将数据加载到上面定义的 Schema 中，并转换为 DataFrame 数据集...RDD 转 DataSet 重新读取并加载广州二手房信息数据源文件，将其转换为 DataSet 数据集： val houseRdd = spark.sparkContext.textFile("hdfs

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Spark系列 - (3) Spark SQL

Dataframe 是 Dataset 的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 Dataframe 转换为 Dataset。...RDD转DataFrame、Dataset RDD转DataFrame：一般用元组把一行的数据写在一起，然后在toDF中指定字段名。 RDD转Dataset：需要提前定义字段名和类型。 2....DataFrame转RDD、Dataset DataFrame转RDD：直接转 val rdd = testDF.rdd DataFrame转Dataset：需要提前定义case class，然后使用as...Dataset转RDD、DataFrame DataSet转RDD：直接转 val rdd = testDS.rdd DataSet转DataFrame：直接转即可，spark会把case class封装成...系统理解，此时需要将此逻辑执行计划转换为Physical Plan。

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第三天：SparkSQL

通过反射确定（需要用到样例类）创建一个样例类 scala> case class People(name:String, age:Int) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala>...") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] 将DataFrame转换为RDD scala> val dfToRDD...[Person] = [name: string, age: bigint] RDD转换为DataSet SparkSQL能够自动将包含有case类的RDD转换成DataFrame，case类定义了table...[name: string, age: bigint] 将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person] =...// 转换为RDD val rdd1: RDD[Row] = df1.rdd rdd1.foreach(row => { // 这个是数据的索引 println(

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通过反射将 Excel 和 CSV 转换为 Java 对象

将 Excel 或 CSV 文件转换为 Java 对象 (POJO) 以及将 Java 对象转换为 Excel 或 CSV 文件可能是一个复杂的过程，但如果使用正确的工具和技术，这个过程就会变得十分简单...首先，我们将依赖关系添加到 Maven。...Excel 文件中的相应单元格，将 Excel 文件转换为 POJO 变得更加简单。...将 Excel/CSV 转换为 POJO @RestController @RequestMapping("excel/products") public class ExcelFieldsController...结论通过利用这个自定义库，开发人员可以显着简化将 Excel 和 CSV 文件转换为Java 中的 POJO的过程。

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2021年大数据Spark（二十五）：SparkSQL的RDD、DF、DS相关操作

DataFrame = spark.read.json("data/input/json") val df3: DataFrame = spark.read.csv("data/input/csv...指定类型+列名除了上述两种方式将RDD转换为DataFrame以外，SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用...RDD[Array[String]] = lines.map(_.split(" ")) //4.将每一行(每一个Array)转为Row val rowRDD: RDD[Row] =...[Row] + Schema组成，在实际项目开发中灵活的选择方式将RDD转换为DataFrame。 ... 3）、DataFrame与Dataset之间转换由于DataFrame为Dataset特例，所以Dataset直接调用toDF函数转换为DataFrame 当将DataFrame转换为Dataset

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SparkSQL

=> RDD df.rdd RDD转换为DataFrame 手动转换：RDD.toDF(“列名1”, “列名2”) 通过样例类反射转换：UserRDD.map{ x=>User(x._1,x._2)...RDD // 但是要注意转换出来的rdd数据类型会变成Row val rdd1: RDD[Row] = df.rdd 4.2 RDD DataSet // RDD => DS rdd.toDS...() // DS => RDD ds.rdd RDD转换为DataSet RDD.map { x => User(x._1, x._2) }.toDS() SparkSQL能够自动将包含有样例类的RDD...，一般不用 // 1-2、样例类RDD转换DS,直接toDS转换即可,不需要补充元数据,因此转DS一定要用样例类RDD val rdd: RDD[User] = spark.sparkContext.makeRDD...(List(User("张三", 12), User("张三", 12))) val ds: Dataset[User] = rdd.toDS() DataSet转换为RDD // DS => RDD

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【Spark重点难点】SparkSQL YYDS(上)！

在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，因此DataFrame可以完成RDD的绝大多数功能，在开发使用时，也可以调用方法将RDD和DataFrame进行相互转换。...Row("小芳", 20, java.sql.Date.valueOf("1999-02-01")) )) val df = spark.createDataFrame(rdd, schema)...createDataFrame需要的RDD的类型必须是 RDD[Row]，其中的 Row 是 org.apache.spark.sql.Row，因此，对于类型为 RDD[(String, Int)]的...rdd，我们需要把它转换为RDD[Row]。...下篇我们将讲解Spark SQL中的Catalyst优化器和Tungsten，以及Spark SQL的Join策略选择。

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Spark Streaming入门

Spark Streaming将监视目录并处理在该目录中创建的所有文件。（如前所述，Spark Streaming支持不同的流式数据源;为简单起见，此示例将使用CSV。）...[mt01r4ub58.png] 下面的函数将Sensor对象转换为HBase Put对象，该对象用于将数据行插入到HBase中。...我们过滤低psi传感器对象以创建警报，然后我们通过将传感器和警报数据转换为Put对象并使用PairRDDFunctions saveAsHadoopDataset(https://spark.apache.org...SCAN_COLUMNS , "data:psi" ) // 加载RDD (row key, row Result)元组 val hBaseRDD = sc . newAPIHadoopRDD...Result ] ) // 把(row key, row Result) 元组为RDD val resultRDD = hBaseRDD.map(tuple => tuple._2)

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在 PySpark 中，如何将 Python 的列表转换为 RDD？

在 PySpark 中，可以使用SparkContext的parallelize方法将 Python 的列表转换为 RDD（弹性分布式数据集）。...以下是一个示例代码，展示了如何将 Python 列表转换为 RDD：from pyspark import SparkContext# 创建 SparkContextsc = SparkContext.getOrCreate...()# 定义一个 Python 列表data_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 将 Python 列表转换为 RDDrdd = sc.parallelize(data_list)# 打印...RDD 的内容print(rdd.collect())在这个示例中，我们首先创建了一个SparkContext对象，然后定义了一个 Python 列表data_list。...接着，使用SparkContext的parallelize方法将这个列表转换为 RDD，并存储在变量rdd中。最后，使用collect方法将 RDD 的内容收集到驱动程序并打印出来。

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将tensor转换为图像_tensor转int

将tensor转换为numpy import tensor import numpy as np def tensor2img(tensor, out_type=np.uint8, min_max=...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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数据分析EPHS(2)-SparkSQL中的DataFrame创建

.getOrCreate() 1、使用toDF方法创建DataFrame对象使用toDF方法，我们可以将本地序列(Seq), 列表或者RDD转为DataFrame。...比如，我们可以将如下的Seq转换为DF： def createDFByToDF(spark:SparkSession) = { import spark.implicits._ val...同样，我们可以将一个RDD转化为DF： val rdd = spark.sparkContext.parallelize(List(1,2,3,4,5)) val df = rdd.map(x=>(x,...) = { import spark.implicits._ import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.Row...4、总结今天咱们总结了一下创建Spark的DataFrame的几种方式，在实际的工作中，大概最为常用的就是从Hive中读取数据，其次就可能是把RDD通过toDF的方法转换为DataFrame。

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Note_Spark_Day08：Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎)

{DataFrame, Dataset, SparkSession} /** * 采用反射的方式将RDD转换为Dataset */ object _01SparkDatasetTest {...将RDD数据类型转化为 MovieRating /* 将原始RDD中每行数据（电影评分数据）封装到CaseClass样例类中 */ val ratingRDD: RDD[MovieRating...将RDD转换为Dataset，可以通过隐式转，要求RDD数据类型必须是CaseClass val ratingDS: Dataset[MovieRating] = ratingRDD.toDS()...= RDD + Schema DataFrame = RDD[Row] + Schema Dataset[Row] = DataFrame */ // 从Dataset中获取...[String] = [value: string] scala> scala> dataframe.rdd res0: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row

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我是一个DataFrame，来自Spark星球

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SparkSQL保存DataFrame为CSV文件

import java.util import com.xtd.entity.RouteLine import com.xtd.example.SparkOpenGIS import org.apache.spark.rdd.RDD...{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession} import org.geotools.data.DataStore import org.opengis.feature.simple...(MMSIDF.count()) val MMSIRDD = MMSIDF.rdd.map(_.mkString(",")).map(_+".csv") println("-------...val count = currentFileRDD.count() if (count > 1) { val verifyCSV = spark.read.csv...转DataFrame val df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv

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Spark DataFrame简介(二)

val data = Seq( Row("A", 10, 112233), Row("B", 20, 223311), Row("C", 30, 331122)) val schema...C,30,331122 */ spark.read.option("header", true).csv("/Users/tobe/temp2/data.csv").show() RDD转DataFrame...", true).csv("/Users/tobe/temp2/data.csv").show() 创建Timestamp数据 Spark的TimestampType类型与Java的java.sql.Timestamp...对应， /* data.csv name,age,phone A,10,112233 B,20,223311 C,30,331122 */ spark.read.option(..."header", true).csv("/Users/tobe/temp2/data.csv").show() 创建DateType数据 Spark的DateType类型与Java的java.sql.Date

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Spark之【SparkSQL编程】系列(No1)——《SparkSession与DataFrame》

转换为DateFrame 注意:如果需要RDD与DF或者DS之间操作，那么都需要引入 import spark.implicits....x.split(",");Row(para(0),para(1).trim.toInt)} data: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row...转换为RDD 直接调用rdd即可。...= [age: bigint, name: string] 2）将DataFrame转换为RDD scala> val dfToRDD = df.rdd dfToRDD: org.apache.spark.rdd.RDD...[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[19] at rdd at :29 3）打印RDD scala> dfToRDD.collect

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Spark之【SparkSQL编程】系列(No2)——《DataSet概念入门以及与DataFrame的互操作》

[Person] = [name: string, age: bigint] 3.2 RDD转换为DataSet SparkSQL能够自动将包含有case类的RDD转换成DataFrame...1）创建一个RDD scala> val peopleRDD = sc.textFile("/input/people.txt") peopleRDD: org.apache.spark.rdd.RDD...= [name: string, age: bigint] 2）将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person]...这个很简单理解，因为只是把case class封装成Row。...（1）导入隐式转换 import spark.implicits._ （2）转换 val testDF = testDS.toDF 4.2 DataFrame转DataSet （1）导入隐式转换 import

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Spark（RDD,CSV）创建DataFrame方式

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2021年大数据Spark（二十五）：SparkSQL的RDD、DF、DS相关操作

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将tensor转换为图像_tensor转int

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