spark DataFrame的创建几种方式和存储

一。

从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载、转换、处理等功能。SparkSession实现了SQLContext及HiveContext所有功能。

SparkSession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表，然后使用SQL语句来操作数据。SparkSession亦提供了HiveQL以及其他依赖于Hive的功能的支持。

下面我们就介绍如何使用SparkSession来创建DataFrame。
请进入Linux系统，打开“终端”，进入Shell命令提示符状态。
首先，请找到样例数据。 Spark已经为我们提供了几个样例数据，就保存在“/usr/local/spark/examples/src/main/resources/”这个目录下，这个目录下有两个样例数据people.json和people.txt。
people.json文件的内容如下：

{"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}

people.txt文件的内容如下：

Michael, 29
Andy, 30
Justin, 19

下面我们就介绍如何从people.json文件中读取数据并生成DataFrame并显示数据（从people.txt文件生成DataFrame需要后面将要介绍的另外一种方式）。
请使用如下命令打开pyspark：

　　cd /usr/local/spark
　　./bin/pyspark

进入到pyspark状态后执行下面命令：

　　

>>> spark=SparkSession.builder.getOrCreate()
>>> df = spark.read.json("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json")
>>> df.show()
+----+-------+
| age| name|
+----+-------+
|null|Michael|
| 30| Andy|
| 19| Justin|
+----+-------+

 

现在，我们可以执行一些常用的DataFrame操作。

// 打印模式信息
>>> df.printSchema()
root
|-- age: long (nullable = true)
|-- name: string (nullable = true)

// 选择多列
>>> df.select(df.name,df.age + 1).show()
+-------+---------+
| name|(age + 1)|
+-------+---------+
|Michael| null|
| Andy| 31|
| Justin| 20|
+-------+---------+

// 条件过滤
>>> df.filter(df.age > 20 ).show()
+---+----+
|age|name|
+---+----+
| 30|Andy|
+---+----+

// 分组聚合
>>> df.groupBy("age").count().show()
+----+-----+
| age|count|
+----+-----+
| 19| 1|
|null| 1|
| 30| 1|
+----+-----+

// 排序
>>> df.sort(df.age.desc()).show()
+----+-------+
| age| name|
+----+-------+
| 30| Andy|
| 19| Justin|
|null|Michael|
+----+-------+

//多列排序
>>> df.sort(df.age.desc(), df.name.asc()).show()
+----+-------+
| age| name|
+----+-------+
| 30| Andy|
| 19| Justin|
|null|Michael|
+----+-------+

//对列进行重命名
>>> df.select(df.name.alias("username"),df.age).show()
+--------+----+
|username| age|
+--------+----+
| Michael|null|
| Andy| 30|
| Justin| 19|
+--------+----+

 

二。由RDD转换到DataFrame。

　　Spark官网提供了两种方法来实现从RDD转换得到DataFrame，第一种方法是，利用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema，适用对已知数据结构的RDD转换；第二种方法是，使用编程接口，构造一个schema并将其应用在已知的RDD上。

　　1.利用反射机制推断RDD模式

　　　

>>> from pyspark.sql.types import Row
>>> def f(x):
...     rel = {}
...     rel['name'] = x[0]
...     rel['age'] = x[1]
...     return rel
... 
>>> peopleDF = sc.textFile("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.txt").map(lambda line : line.split(',')).map(lambda x: Row(**f(x))).toDF()
>>> peopleDF.createOrReplaceTempView("people")  //必须注册为临时表才能供下面的查询使用
 
>>> personsDF = spark.sql("select * from people")
>>> personsDF.rdd.map(lambda t : "Name:"+t[0]+","+"Age:"+t[1]).foreach(print)
 
Name: 19,Age:Justin
Name: 29,Age:Michael
Name: 30,Age:Andy

 

　　2.使用编程方式定义RDD模式

　　

>>>  from pyspark.sql.types import Row
>>>  from pyspark.sql.types import StructType
>>> from pyspark.sql.types import StructField
>>> from pyspark.sql.types import StringType
 
//生成 RDD
>>> peopleRDD = sc.textFile("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.txt")
 
//定义一个模式字符串
>>> schemaString = "name age"
 
//根据模式字符串生成模式
>>> fields = list(map( lambda fieldName : StructField(fieldName, StringType(), nullable = True), schemaString.split(" ")))
>>> schema = StructType(fields)
//从上面信息可以看出，schema描述了模式信息，模式中包含name和age两个字段
 
 
>>> rowRDD = peopleRDD.map(lambda line : line.split(',')).map(lambda attributes : Row(attributes[0], attributes[1]))
 
>>> peopleDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)
 
//必须注册为临时表才能供下面查询使用
scala> peopleDF.createOrReplaceTempView("people")
 
>>> results = spark.sql("SELECT * FROM people")
>>> results.rdd.map( lambda attributes : "name: " + attributes[0]+","+"age:"+attributes[1]).foreach(print)
 
name: Michael,age: 29
name: Andy,age: 30
name: Justin,age: 19
 

 

 

三。保存成文件

　　

>>> peopleDF = spark.read.format("json").load("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json")
 
>>> peopleDF.select("name", "age").write.format("csv").save("file:///usr/local/spark/mycode/newpeople.csv")

 

>>> peopleDF = spark.read.format("json").load("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json"
>>> peopleDF.rdd.saveAsTextFile("file:///usr/local/spark/mycode/newpeople.txt")