어떻게 내가 RDD을 (변환 할 수 있습니다 org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row]Dataframe에) org.apache.spark.sql.DataFrame. 를 사용하여 데이터 프레임을 rdd로 변환했습니다 .rdd. 그것을 처리 한 후 데이터 프레임에 다시 넣고 싶습니다. 어떻게해야합니까?

SqlContext주어진 createDataFrame을 만드는 많은 메소드가 있습니다 . 나는 이것들 중 하나가 당신의 상황에 효과적이라고 생각합니다.DataFrameRDD

예를 들면 다음과 같습니다.

def createDataFrame(rowRDD: RDD[Row], schema: StructType): DataFrame

지정된 스키마를 사용하여 행을 포함하는 RDD에서 DataFrame을 만듭니다.

이 코드는 Scala 2.11의 Spark 2.x 에서 완벽하게 작동합니다.

필요한 수업 가져 오기

import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, StringType, StructField, StructType}

SparkSession객체 만들기 , 여기 있습니다spark

val spark: SparkSession = SparkSession.builder.master("local").getOrCreate
val sc = spark.sparkContext // Just used to create test RDDs

RDD그것을 만들어 보자DataFrame

val rdd = sc.parallelize(
  Seq(
    ("first", Array(2.0, 1.0, 2.1, 5.4)),
    ("test", Array(1.5, 0.5, 0.9, 3.7)),
    ("choose", Array(8.0, 2.9, 9.1, 2.5))
  )
)

방법 1

사용 SparkSession.createDataFrame(RDD obj).

val dfWithoutSchema = spark.createDataFrame(rdd)

dfWithoutSchema.show()
+------+--------------------+
|    _1|                  _2|
+------+--------------------+
| first|[2.0, 1.0, 2.1, 5.4]|
|  test|[1.5, 0.5, 0.9, 3.7]|
|choose|[8.0, 2.9, 9.1, 2.5]|
+------+--------------------+

방법 2

SparkSession.createDataFrame(RDD obj)열 이름 사용 및 지정

val dfWithSchema = spark.createDataFrame(rdd).toDF("id", "vals")

dfWithSchema.show()
+------+--------------------+
|    id|                vals|
+------+--------------------+
| first|[2.0, 1.0, 2.1, 5.4]|
|  test|[1.5, 0.5, 0.9, 3.7]|
|choose|[8.0, 2.9, 9.1, 2.5]|
+------+--------------------+

방법 3 (질문에 대한 실제 답변)

이 방법을 사용하려면 입력 rdd유형이 있어야합니다 RDD[Row].

val rowsRdd: RDD[Row] = sc.parallelize(
  Seq(
    Row("first", 2.0, 7.0),
    Row("second", 3.5, 2.5),
    Row("third", 7.0, 5.9)
  )
)

스키마를 만듭니다

val schema = new StructType()
  .add(StructField("id", StringType, true))
  .add(StructField("val1", DoubleType, true))
  .add(StructField("val2", DoubleType, true))

이제 모두 적용 rowsRdd과 schema에를createDataFrame()

val df = spark.createDataFrame(rowsRdd, schema)

df.show()
+------+----+----+
|    id|val1|val2|
+------+----+----+
| first| 2.0| 7.0|
|second| 3.5| 2.5|
| third| 7.0| 5.9|
+------+----+----+

RDD [row]가 rdd라고 가정하면 다음을 사용할 수 있습니다.

val sqlContext = new SQLContext(sc) 
import sqlContext.implicits._
rdd.toDF()

참고 :이 답변은 원래 여기에 게시 되었습니다.

다른 답변에서 찾지 못한 사용 가능한 옵션에 대한 추가 정보를 공유하고 싶기 때문에이 답변을 게시하고 있습니다.

RDD 행에서 DataFrame을 만들려면 다음 두 가지 주요 옵션이 있습니다.

1) 이미 지적했듯이에 toDF()의해 가져올 수있는 것을 사용할 수 있습니다 import sqlContext.implicits._. 그러나이 방법은 다음 유형의 RDD에만 적용됩니다.

• RDD[Int]
• RDD[Long]
• RDD[String]
• RDD[T <: scala.Product]

(출처 : Scaladoc of the SQLContext.implicitsobject)

마지막 서명은 실제로 튜플의 RDD 또는 케이스 클래스의 RDD에서 작동 할 수 있음을 의미합니다 (튜플 및 케이스 클래스는의 서브 클래스이므로 scala.Product).

따라서이 접근 방식을에 사용하려면 접근 방식을 RDD[Row]에 매핑해야합니다 RDD[T <: scala.Product]. 다음 코드 스 니펫에서와 같이 각 행을 사용자 정의 케이스 클래스 또는 튜플에 맵핑하여이를 수행 할 수 있습니다.

val df = rdd.map({ 
  case Row(val1: String, ..., valN: Long) => (val1, ..., valN)
}).toDF("col1_name", ..., "colN_name")

또는

case class MyClass(val1: String, ..., valN: Long = 0L)
val df = rdd.map({ 
  case Row(val1: String, ..., valN: Long) => MyClass(val1, ..., valN)
}).toDF("col1_name", ..., "colN_name")

이 접근법의 주요 단점은 필자가 맵 함수에서 결과적으로 DataFrame의 스키마를 열 단위로 명시 적으로 설정해야한다는 것입니다. 스키마를 미리 모르는 경우 프로그래밍 방식으로 수행 할 수는 있지만 약간 혼란 스러울 수 있습니다. 따라서 다른 옵션이 있습니다.

2) SQLContext 객체 createDataFrame(rowRDD: RDD[Row], schema: StructType)에서 사용할 수있는 허용 된 답변과 같이 사용할 수 있습니다 . 이전 DataFrame의 RDD를 변환하는 예 :

val rdd = oldDF.rdd
val newDF = oldDF.sqlContext.createDataFrame(rdd, oldDF.schema)

스키마 열을 명시 적으로 설정할 필요가 없습니다. 우리는 이전 DF의 스키마를 재사용합니다. StructType클래스 는 클래스이며 쉽게 확장 할 수 있습니다. 그러나이 방법은 때로는 불가능하며 경우에 따라 첫 번째 방법보다 효율성이 떨어질 수 있습니다.

a가 DataFrame있고로 변환하여 필드 데이터를 수정하려고 한다고 가정하십시오 RDD[Row].

val aRdd = aDF.map(x=>Row(x.getAs[Long]("id"),x.getAs[List[String]]("role").head))

다시 변환하려면 DataFrame에서 RDD우리는 정의 할 필요가 구조 유형 의를 RDD.

데이터 유형이 구조에있는 Long 것처럼 LongType됩니다.

만약 String다음 StringType구조이다.

val aStruct = new StructType(Array(StructField("id",LongType,nullable = true),StructField("role",StringType,nullable = true)))

이제 createDataFrame 메소드를 사용하여 RDD를 DataFrame으로 변환 할 수 있습니다 .

val aNamedDF = sqlContext.createDataFrame(aRdd,aStruct)

다음은 List를 Spark RDD로 변환 한 다음 해당 Spark RDD를 데이터 프레임으로 변환하는 간단한 예입니다.

Spark-shell의 scala REPL을 사용하여 다음 코드를 실행했습니다. 여기서 sc는 Spark-shell에서 암시 적으로 사용 가능한 SparkContext의 인스턴스입니다. 그것이 당신의 질문에 대답하기를 바랍니다.

scala> val numList = List(1,2,3,4,5)
numList: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5)

scala> val numRDD = sc.parallelize(numList)
numRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[80] at parallelize at <console>:28

scala> val numDF = numRDD.toDF
numDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [_1: int]

scala> numDF.show
+---+
| _1|
+---+
|  1|
|  2|
|  3|
|  4|
|  5|
+---+

방법 1 : (스칼라)

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
val df_2 = sc.parallelize(Seq((1L, 3.0, "a"), (2L, -1.0, "b"), (3L, 0.0, "c"))).toDF("x", "y", "z")

방법 2 : (스칼라)

case class temp(val1: String,val3 : Double) 

val rdd = sc.parallelize(Seq(
  Row("foo",  0.5), Row("bar",  0.0)
))
val rows = rdd.map({case Row(val1:String,val3:Double) => temp(val1,val3)}).toDF()
rows.show()

방법 1 : (파이썬)

from pyspark.sql import Row
l = [('Alice',2)]
Person = Row('name','age')
rdd = sc.parallelize(l)
person = rdd.map(lambda r:Person(*r))
df2 = sqlContext.createDataFrame(person)
df2.show()

방법 2 : (파이썬)

from pyspark.sql.types import * 
l = [('Alice',2)]
rdd = sc.parallelize(l)
schema =  StructType([StructField ("name" , StringType(), True) , 
StructField("age" , IntegerType(), True)]) 
df3 = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema) 
df3.show()

행 객체에서 값을 추출한 다음 케이스 클래스를 적용하여 rdd를 DF로 변환

val temp1 = attrib1.map{case Row ( key: Int ) => s"$key" }
val temp2 = attrib2.map{case Row ( key: Int) => s"$key" }

case class RLT (id: String, attrib_1 : String, attrib_2 : String)
import hiveContext.implicits._

val df = result.map{ s => RLT(s(0),s(1),s(2)) }.toDF

최신 버전의 스파크 (2.0+)

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.types._

val spark = SparkSession
  .builder()
  .getOrCreate()
import spark.implicits._

val dfSchema = Seq("col1", "col2", "col3")
rdd.toDF(dfSchema: _*)

One needs to create a schema, and attach it to the Rdd.

val spark는 SparkSession.builder의 제품이라고 가정합니다 ...

    import org.apache.spark._
    import org.apache.spark.sql._       
    import org.apache.spark.sql.types._

    /* Lets gin up some sample data:
     * As RDD's and dataframes can have columns of differing types, lets make our
     * sample data a three wide, two tall, rectangle of mixed types.
     * A column of Strings, a column of Longs, and a column of Doubules 
     */
    val arrayOfArrayOfAnys = Array.ofDim[Any](2,3)
    arrayOfArrayOfAnys(0)(0)="aString"
    arrayOfArrayOfAnys(0)(1)=0L
    arrayOfArrayOfAnys(0)(2)=3.14159
    arrayOfArrayOfAnys(1)(0)="bString"
    arrayOfArrayOfAnys(1)(1)=9876543210L
    arrayOfArrayOfAnys(1)(2)=2.71828

    /* The way to convert an anything which looks rectangular, 
     * (Array[Array[String]] or Array[Array[Any]] or Array[Row], ... ) into an RDD is to 
     * throw it into sparkContext.parallelize.
     * http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.SparkContext shows
     * the parallelize definition as 
     *     def parallelize[T](seq: Seq[T], numSlices: Int = defaultParallelism)
     * so in our case our ArrayOfArrayOfAnys is treated as a sequence of ArraysOfAnys.
     * Will leave the numSlices as the defaultParallelism, as I have no particular cause to change it. 
     */
    val rddOfArrayOfArrayOfAnys=spark.sparkContext.parallelize(arrayOfArrayOfAnys)

    /* We'll be using the sqlContext.createDataFrame to add a schema our RDD.
     * The RDD which goes into createDataFrame is an RDD[Row] which is not what we happen to have.
     * To convert anything one tall and several wide into a Row, one can use Row.fromSeq(thatThing.toSeq)
     * As we have an RDD[somethingWeDontWant], we can map each of the RDD rows into the desired Row type. 
     */     
    val rddOfRows=rddOfArrayOfArrayOfAnys.map(f=>
        Row.fromSeq(f.toSeq)
    )

    /* Now to construct our schema. This needs to be a StructType of 1 StructField per column in our dataframe.
     * https://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.types.StructField shows the definition as
     *   case class StructField(name: String, dataType: DataType, nullable: Boolean = true, metadata: Metadata = Metadata.empty)
     * Will leave the two default values in place for each of the columns:
     *        nullability as true, 
     *        metadata as an empty Map[String,Any]
     *   
     */

    val schema = StructType(
        StructField("colOfStrings", StringType) ::
        StructField("colOfLongs"  , LongType  ) ::
        StructField("colOfDoubles", DoubleType) ::
        Nil
    )

    val df=spark.sqlContext.createDataFrame(rddOfRows,schema)
    /*
     *      +------------+----------+------------+
     *      |colOfStrings|colOfLongs|colOfDoubles|
     *      +------------+----------+------------+
     *      |     aString|         0|     3.14159|
     *      |     bString|9876543210|     2.71828|
     *      +------------+----------+------------+
    */ 
    df.show 

동일한 단계이지만 val 선언이 적습니다.

    val arrayOfArrayOfAnys=Array(
        Array("aString",0L         ,3.14159),
        Array("bString",9876543210L,2.71828)
    )

    val rddOfRows=spark.sparkContext.parallelize(arrayOfArrayOfAnys).map(f=>Row.fromSeq(f.toSeq))

    /* If one knows the datatypes, for instance from JDBC queries as to RDBC column metadata:
     * Consider constructing the schema from an Array[StructField].  This would allow looping over 
     * the columns, with a match statement applying the appropriate sql datatypes as the second
     *  StructField arguments.   
     */
    val sf=new Array[StructField](3)
    sf(0)=StructField("colOfStrings",StringType)
    sf(1)=StructField("colOfLongs"  ,LongType  )
    sf(2)=StructField("colOfDoubles",DoubleType)        
    val df=spark.sqlContext.createDataFrame(rddOfRows,StructType(sf.toList))
    df.show

단어 개수 문제를 사용하여 솔루션을 설명하려고했습니다 . sc를 사용하여 파일을 읽습니다.

2. 단어 수 생성

3. DF를 만드는 방법

   • rdd.toDF 방법
   • rdd.toDF ( "word", "count")
     • spark.createDataFrame (rdd, 스키마)

   spark를 사용하여 파일 읽기

   val rdd=sc.textFile("D://cca175/data/")  

   데이터 프레임에 Rdd

   val df = sc.textFile ( "D : // cca175 / data /") .toDF ( "t1") df.show

   방법 1

   데이터 프레임에 단어 개수 RDD 만들기

   val df=rdd.flatMap(x=>x.split(" ")).map(x=>(x,1)).reduceByKey((x,y)=>(x+y)).toDF("word","count")

   방법 2

   Rdd에서 데이터 프레임 생성

   val df=spark.createDataFrame(wordRdd) 
   # with header   
   val df=spark.createDataFrame(wordRdd).toDF("word","count")  df.show

   방법 3

   스키마 정의

   import org.apache.spark.sql.types._

   val schema = new StructType (). 추가 (StructField ( "word", StringType, true)). 추가 (StructField ( "count", StringType, true))

   RowRDD 만들기

   import org.apache.spark.sql.Row
   val rowRdd=wordRdd.map(x=>(Row(x._1,x._2)))     

   스키마를 사용하여 RDD에서 DataFrame 만들기

   val df = spark.createDataFrame (rowRdd, schema)
   df.show

Array [Row]를 DataFrame 또는 Dataset으로 변환하려면 다음이 정상적으로 작동합니다.

schema는 행의 StructType이며

val rows: Array[Row]=...
implicit val encoder = RowEncoder.apply(schema)
import spark.implicits._
rows.toDS