지정된 스키마로 빈 DataFrame을 만드는 방법은 무엇입니까?

DataFrameScala에서 지정된 스키마 로 만들고 싶습니다 . JSON 읽기 (빈 파일 읽기를 의미 함)를 사용하려고 시도했지만 이것이 최선의 방법이라고 생각하지 않습니다.

다음 스키마를 가진 데이터 프레임이 필요하다고 가정합니다.

root
 |-- k: string (nullable = true)
 |-- v: integer (nullable = false)

데이터 프레임에 대한 스키마를 정의하고 empty 사용하기 만하면됩니다 RDD[Row].

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

val schema = StructType(
    StructField("k", StringType, true) ::
    StructField("v", IntegerType, false) :: Nil)

// Spark < 2.0
// sqlContext.createDataFrame(sc.emptyRDD[Row], schema) 
spark.createDataFrame(sc.emptyRDD[Row], schema)

PySpark는 거의 동일합니다.

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType

schema = StructType([
    StructField("k", StringType(), True), StructField("v", IntegerType(), False)
])

# or df = sc.parallelize([]).toDF(schema)

# Spark < 2.0 
# sqlContext.createDataFrame([], schema)
df = spark.createDataFrame([], schema)

다음과 Product같은 유형으로 암시 적 인코더 (Scala 만 해당) 사용 Tuple:

import spark.implicits._

Seq.empty[(String, Int)].toDF("k", "v")

또는 케이스 클래스 :

case class KV(k: String, v: Int)

Seq.empty[KV].toDF

또는

spark.emptyDataset[KV].toDF

Spark 2.0.0부터 다음을 수행 할 수 있습니다.

케이스 클래스

Person케이스 클래스를 정의 해 보겠습니다 .

scala> case class Person(id: Int, name: String)
defined class Person

sparkSparkSession 암시 적 가져 오기 Encoders:

scala> import spark.implicits._
import spark.implicits._

SparkSession을 사용하여 빈 생성 Dataset[Person]:

scala> spark.emptyDataset[Person]
res0: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [id: int, name: string]

스키마 DSL

스키마 "DSL"을 사용할 수도 있습니다 ( org.apache.spark.sql.ColumnName의 DataFrames 에 대한 지원 함수 참조 ).

scala> val id = $"id".int
id: org.apache.spark.sql.types.StructField = StructField(id,IntegerType,true)

scala> val name = $"name".string
name: org.apache.spark.sql.types.StructField = StructField(name,StringType,true)

scala> import org.apache.spark.sql.types.StructType
import org.apache.spark.sql.types.StructType

scala> val mySchema = StructType(id :: name :: Nil)
mySchema: org.apache.spark.sql.types.StructType = StructType(StructField(id,IntegerType,true), StructField(name,StringType,true))

scala> import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.Row

scala> val emptyDF = spark.createDataFrame(sc.emptyRDD[Row], mySchema)
emptyDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, name: string]

scala> emptyDF.printSchema
root
 |-- id: integer (nullable = true)
 |-- name: string (nullable = true)

import scala.reflect.runtime.{universe => ru}
def createEmptyDataFrame[T: ru.TypeTag] =
    hiveContext.createDataFrame(sc.emptyRDD[Row],
      ScalaReflection.schemaFor(ru.typeTag[T].tpe).dataType.asInstanceOf[StructType]
    )
  case class RawData(id: String, firstname: String, lastname: String, age: Int)
  val sourceDF = createEmptyDataFrame[RawData]

여기서 스칼라에서 StructType을 사용하여 스키마를 생성하고 Empty RDD를 전달하여 빈 테이블을 생성 할 수 있습니다. 다음 코드는 동일합니다.

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types.StructType
import org.apache.spark.sql.types.StructField
import org.apache.spark.sql.types.IntegerType
import org.apache.spark.sql.types.BooleanType
import org.apache.spark.sql.types.LongType
import org.apache.spark.sql.types.StringType



//import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructField

object EmptyTable extends App {
  val conf = new SparkConf;
  val sc = new SparkContext(conf)
  //create sparksession object
  val sparkSession = SparkSession.builder().enableHiveSupport().getOrCreate()

  //Created schema for three columns 
   val schema = StructType(
    StructField("Emp_ID", LongType, true) ::
      StructField("Emp_Name", StringType, false) ::
      StructField("Emp_Salary", LongType, false) :: Nil)

      //Created Empty RDD 

  var dataRDD = sc.emptyRDD[Row]

  //pass rdd and schema to create dataframe
  val newDFSchema = sparkSession.createDataFrame(dataRDD, schema)

  newDFSchema.createOrReplaceTempView("tempSchema")

  sparkSession.sql("create table Finaltable AS select * from tempSchema")

}

빈 데이터 세트를 만드는 Java 버전 :

public Dataset<Row> emptyDataSet(){

    SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Simple Application")
                .config("spark.master", "local").getOrCreate();

    Dataset<Row> emptyDataSet = spark.createDataFrame(new ArrayList<>(), getSchema());

    return emptyDataSet;
}

public StructType getSchema() {

    String schemaString = "column1 column2 column3 column4 column5";

    List<StructField> fields = new ArrayList<>();

    StructField indexField = DataTypes.createStructField("column0", DataTypes.LongType, true);
    fields.add(indexField);

    for (String fieldName : schemaString.split(" ")) {
        StructField field = DataTypes.createStructField(fieldName, DataTypes.StringType, true);
        fields.add(field);
    }

    StructType schema = DataTypes.createStructType(fields);

    return schema;
}

다음은 pyspark 2.0.0 이상에서 빈 데이터 프레임을 만드는 솔루션입니다.

from pyspark.sql import SQLContext
sc = spark.sparkContext
schema = StructType([StructField('col1', StringType(),False),StructField('col2', IntegerType(), True)])
sqlContext.createDataFrame(sc.emptyRDD(), schema)

이것은 테스트 목적으로 유용합니다.

Seq.empty[String].toDF()

Spark 2.4.3부터

val df = SparkSession.builder().getOrCreate().emptyDataFrame