标签：表名 examples path builder list 定义 AC tin .sql
首先我们要创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("test")
.master("local")
.getOrCreate()
import spark.implicits._ //将RDD转化成为DataFrame并支持SQL操作
然后我们通过SparkSession来创建DataFrame
1.使用toDF函数创建DataFrame
通过导入(importing)spark.implicits, 就可以将本地序列(seq), 数组或者RDD转为DataFrame。
只要这些数据的内容能指定数据类型即可。
import spark.implicits._
val df = Seq(
(1, "zhangyuhang", java.sql.Date.valueOf("2018-05-15")),
(2, "zhangqiuyue", java.sql.Date.valueOf("2018-05-15"))
).toDF("id", "name", "created_time")
注意：如果直接用toDF()而不指定列名字，那么默认列名为"_1", "_2"
我们可以通过df.withColumnRenamed("_1", "newName1").withColumnRenamed("_2", "newName2")进行修改列名
2.使用createDataFrame函数创建DataFrame
通过schema + row 来创建
import org.apache.spark.sql.types._
//定义dataframe的结构的schema
val schema = StructType(List(
StructField("id", IntegerType, nullable = false),
StructField("name", StringType, nullable = true),
StructField("create_time", DateType, nullable = true)
))
//定义dataframe内容的rdd
val rdd = sc.parallelize(Seq(
Row(1, "zhangyuhang", java.sql.Date.valueOf("2018-05-15")),
Row(2, "zhangqiuyue", java.sql.Date.valueOf("2018-05-15"))
))
//创建dataframe
val df = spark.createDataFrame(rdd, schema)
3.通过文件直接创建DataFrame
(1)使用parquet文件创建
val df = spark.read.parquet("hdfs:/path/to/file")
(2)使用json文件创建
val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")
(3)使用csv文件创建
val df = spark.read
.format("com.databricks.spark.csv")
.option("header", "true") //reading the headers
.option("mode", "DROPMALFORMED")
.load("csv/file/path")
(4)使用Hive表创建
spark.table("test.person") // 库名.表名 的格式
.registerTempTable("person") // 注册成临时表
spark.sql(
"""
| select *
| from person
| limit 10
""".stripMargin).show()
记得，最后我们要调用spark.stop()来关闭SparkSession。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/zzhangyuhang/p/9040442.html
