三.SparkSQL之DataFrame基本API操作

逃离我推掉我的手 2022-05-08 06:56 330阅读 0赞

**一. DataFrame的概述:**  
是一个分布式的数据集并且以列的形式进行组合(A DataFrame is a Dataset organized into named columns),  
它在概念上等同于关系数据库中的表或R / Python中的数据框,  
而Dataset(A Dataset is a distributed collection of data 分布式的数据集)

**二.DataFrame对比RDD:**  
概念:  
RDD: 是一个分布式的可以进行并行处理的集合,  
DataFrame:也是一个分布式的数据集,但是DataFrame更像是传统的数据库中的一个表,除了数据之外还可以知道列名,表等,也可以支持  
复杂的数据结构,map,结构体,数组等

区别:  
RDD:  
java/scala 使用的是 jvm环境  
python 使用的是python环境

DataFrame:  
java/scala/python 转换成逻辑执行计划

总结: 两者的执行效果是一样的.

**三.DataFrame的基本API操作:**

import org.apache.spark.sql.SparkSession
    /**
      * Created by 李国辉 on 2018/10/9.
      * DataFrame API基本操作
      */
    object DataFrameApp {
      def main(args: Array[String]) {
      
       val spark = SparkSession.builder().appName("DataFrameApp").master("local[2]").getOrCreate()
        val people = spark.read.format("json").load("people.json")

> //输出dataframe对应的schema信息 以树的形式  
> people.printSchema()  
> 结果显示:  
> ![在这里插入图片描述][70]

> //输出数据集的前20条记录  
> people.show()  
> 结果显示:  
> ![在这里插入图片描述][70 1]  
> // 查询name列的数据 等同于 select name from table  
> people.select(“name”).show()  
> ![在这里插入图片描述][70 2]

> //把列的age加10 等同于 select name,age+10 from table  
> people.select(people.col(“name”),people.col(“age”)+10).show()  
> ![在这里插入图片描述][70 3]

// .as() 为列取别名
        people.select(people.col("name"),(people.col("age")+10).as("age2")).show()

> //根据某一列的值进行过滤: select \* from table where age > 19  
> people.filter(people.col(“age”)>24).show()  
> ![在这里插入图片描述][70 4]

>   //根据某一列进行分组,然后再进行聚合操作: select age,count(1) from table group by age
     >  people.groupBy("age").count().show()

![在这里插入图片描述][70 5]  
//关闭  
spark.stop()  
\}  
\}

以上就是常用的DataFrame的API以及介绍。[实战演练请点击查看][Link 1]

[70]: /images/20220508/5698736ae854406d9aaf4a54a53ff25e.png
[70 1]: /images/20220508/b8279412d3e84e63894dce86a10a9f12.png
[70 2]: /images/20220508/011bc798e78f4266a7a22170d6fb647b.png
[70 3]: /images/20220508/aee5d5cddc5f472fa76d828b66c4f762.png
[70 4]: /images/20220508/e8b8e6dfcbcc49ea866a8b28498d54db.png
[70 5]: /images/20220508/699b2f6294814a63938a898714dd0360.png
[Link 1]: https://blog.csdn.net/ligh_sqh/article/details/83010580