import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame} // 创建 SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("DataFrameFilterExample") .master("local") .getOrCreate() // 创建一个示例 DataFrame val data = Seq( ("Alice", 25, "F"), ("Bob", 30, "M"), ("Charlie", 35, "M"), ("Diana", 28, "F") ) val df = spark.createDataFrame(data).toDF("name", "age", "gender") // 使用 filter 方法进行过滤 val filteredDF: DataFrame = df.filter(substr(df("name"), 1, 2) === "Ch" && df("age") === 35) // 显示过滤后的结果 filteredDF.show()

你的代码看起来很不错！这段代码将演示如何使用 `filter` 方法对 DataFrame 进行多条件过滤。你在过滤中使用了 `substr` 函数截取了 `name` 列的前两个字符，并将其与字符串 `"Ch"` 进行比较。此外，你还添加了另一个条件，即 `age` 列的值等于 35。最后，使用 `show` 方法显示过滤后的结果。

如果 DataFrame 中满足这两个条件的行是存在的，那么运行以上代码将输出满足条件的行。如果没有满足条件的行，将不会有输出。

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package com.twq import org.apache.avro.generic.GenericData.StringType import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.types.DoubleType import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object FlightsDelayPredictor { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.Spark应用的配置 val conf = new SparkConf() if (!conf.contains("spark.master")) { conf.setMaster("local[3]").setAppName("FlightsDelayPredictor") } val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("Warn") val spark = SparkSession.builder() .config(conf) .getOrCreate() //提供很多隐式转换功能 //2.加载数据 var flightsDF = spark.read .option("header", "true") .csv("data/2008.csv") .select(col("Year").cast(StringType), //年 col("Month").cast(StringType), //月 col("DayofMonth").cast(StringType), //日 col("DayofWeek").cast(DoubleType), //星期 col("CRSDepTime").cast(StringType), //计划离开时间 col("CRSArrTime").cast(StringType), //预计到达时间 col("UniqueCarrier").cast(StringType), col("CRSElapsedTime").cast(DoubleType), col("ArrDelay").cast(DoubleType), col("DepDelay").cast(DoubleType), col("Origin").cast(StringType), col("Dest").cast(StringType), col("Distance").cast(DoubleType), col("TaxiOut").cast(DoubleType), val flightsDF: DataFrame = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/flights.csv")flightsDF.show() flightsDF.show() ) } }

你的代码存在两个问题：

1. 缺少 `org.apache.spark.sql.functions._` 的 import 语句，导致 `col` 函数无法使用。你需要在代码中加入以下 import 语句：

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

2. 变量 `flightsDF` 的定义缺少一个括号。你需要将 `flightsDF` 的定义改为：

   var flightsDF = spark.read
       .option("header", "true")
       .csv("data/2008.csv")
       .select(
         col("Year").cast(StringType), //年
         col("Month").cast(StringType), //月
         col("DayofMonth").cast(StringType), //日
         col("DayofWeek").cast(DoubleType), //星期
         col("CRSDepTime").cast(StringType), //计划离开时间
         col("CRSArrTime").cast(StringType), //预计到达时间
         col("UniqueCarrier").cast(StringType),
         col("CRSElapsedTime").cast(DoubleType),
         col("ArrDelay").cast(DoubleType),
         col("DepDelay").cast(DoubleType),
         col("Origin").cast(StringType),
         col("Dest").cast(StringType),
         col("Distance").cast(DoubleType),
         col("TaxiOut").cast(DoubleType)
       )

修改后的代码如下：

package com.twq
import org.apache.avro.generic.GenericData.StringType
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types.DoubleType
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.functions._

object FlightsDelayPredictor {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.Spark应用的配置
    val conf = new SparkConf()
    if (!conf.contains("spark.master")) {
      conf.setMaster("local[3]").setAppName("FlightsDelayPredictor")
    }
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("Warn")
    val spark = SparkSession.builder()
      .config(conf)
      .getOrCreate()
    //提供很多隐式转换功能

    //2.加载数据
    var flightsDF = spark.read
      .option("header", "true")
      .csv("data/2008.csv")
      .select(
        col("Year").cast(StringType), //年
        col("Month").cast(StringType), //月
        col("DayofMonth").cast(StringType), //日
        col("DayofWeek").cast(DoubleType), //星期
        col("CRSDepTime").cast(StringType), //计划离开时间
        col("CRSArrTime").cast(StringType), //预计到达时间
        col("UniqueCarrier").cast(StringType),
        col("CRSElapsedTime").cast(DoubleType),
        col("ArrDelay").cast(DoubleType),
        col("DepDelay").cast(DoubleType),
        col("Origin").cast(StringType),
        col("Dest").cast(StringType),
        col("Distance").cast(DoubleType),
        col("TaxiOut").cast(DoubleType)
      )

    flightsDF.show()
  }
}

Scala ratings.csv文件 文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分。数据格式如下： userId, movieId, rating, timestamp userId: 每个用户的id movieId: 每部电影的id rating: 用户评分，是5星制 timestamp: 自1970年1月1日零点后到用户提交评价的时间的秒数 movies.csv文件 movieId: 每部电影的Id title：每部电影的名字 编程实现RDD转DataFrame，并选择一个合理的SQL分析。import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types._

好的，以下是实现RDD转DataFrame的代码：

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

// 读取ratings.csv文件
val ratingsRDD = sc.textFile("ratings.csv")
// 将每行数据按逗号分隔，并转化为Row对象
val ratingsRowRDD = ratingsRDD.map(line => {
  val fields = line.split(",")
  Row(fields(0).toInt, fields(1).toInt, fields(2).toDouble, fields(3).toLong)
})
// 定义schema，即数据类型
val ratingsSchema = StructType(
  StructField("userId", IntegerType, true) ::
  StructField("movieId", IntegerType, true) ::
  StructField("rating", DoubleType, true) ::
  StructField("timestamp", LongType, true) :: Nil
)
// 构建DataFrame
val ratingsDF = spark.createDataFrame(ratingsRowRDD, ratingsSchema)

// 读取movies.csv文件
val moviesRDD = sc.textFile("movies.csv")
// 将每行数据按逗号分隔，并转化为Row对象
val moviesRowRDD = moviesRDD.map(line => {
  val fields = line.split(",")
  Row(fields(0).toInt, fields(1))
})
// 定义schema，即数据类型
val moviesSchema = StructType(
  StructField("movieId", IntegerType, true) ::
  StructField("title", StringType, true) :: Nil
)
// 构建DataFrame
val moviesDF = spark.createDataFrame(moviesRowRDD, moviesSchema)

接下来是一个合理的SQL分析示例，假设我们想要查找电影评分最高的前10部电影：

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

// 计算每部电影的平均评分
val avgRatingsDF = ratingsDF.groupBy("movieId").agg(avg("rating").alias("avgRating"))
// 将电影名称与平均评分进行关联
val movieRatingsDF = moviesDF.join(avgRatingsDF, Seq("movieId"))
// 按平均评分从高到低排序，并取前10部电影
val top10MoviesDF = movieRatingsDF.orderBy(desc("avgRating")).limit(10)

// 显示结果
top10MoviesDF.show()

这段代码首先计算每部电影的平均评分，然后将电影名称与平均评分进行关联，最后按平均评分从高到低排序，并取前10部电影。在这个示例中，我们使用了Spark SQL的函数功能，如avg、desc等。