怎么查看spark之前创建过的DataFrame对象名称
时间: 2024-01-24 09:02:07 浏览: 25
在Spark中,可以使用`spark.catalog.listTables`方法来获取当前SparkSession中所有注册的表的信息,包括表名称、数据库、表类型等信息。如果之前创建的DataFrame对象已经被注册成为了表,那么就可以通过该方法来获取其名称。
例如,假设我们已经创建了一个名为`df`的DataFrame对象,并将其注册成为了名为`my_table`的表,那么可以使用以下代码来获取该表的名称:
```scala
spark.catalog.listTables().filter(table => table.name == "my_table").head.name
```
其中,`spark.catalog.listTables()`方法返回的是一个DataFrame,可以使用`filter`方法来筛选出名称为`my_table`的表,然后使用`head.name`获取该表的名称。如果返回的DataFrame里没有该表,则会抛出异常。
相关问题
根据现有的peoplejson 文件,创建DataFrame 对象。
要根据 `people.json` 文件创建 DataFrame 对象,可以使用 SparkSession 对象的 `read` 方法。下面是示例代码:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建 SparkSession 对象
spark = SparkSession.builder.appName("create_dataframe").getOrCreate()
# 读取 JSON 文件,创建 DataFrame 对象
df = spark.read.json("people.json")
# 展示 DataFrame 的内容
df.show()
```
上面的代码中,`SparkSession` 的 `builder` 方法用来构建一个 `SparkSession` 对象,`appName()` 方法用来设置应用程序名称,`getOrCreate()` 方法用来获取一个已经存在的 `SparkSession` 对象或者创建一个新的 `SparkSession` 对象。然后,`read` 方法读取 JSON 文件,并自动解析文件内容,创建一个 DataFrame 对象。最后,`show()` 方法用来展示 DataFrame 的内容。运行代码后,可以看到类似下面的输出:
```
+----+-------+
| age| name|
+----+-------+
|null|Michael|
| 30| Andy|
| 19| Justin|
+----+-------+
```
其中,DataFrame 的列名和数据类型会自动推断出来。
scala shell交互式编程环境读入csv文件创建Dataframe对象
好的,您可以按照以下步骤在 Scala shell 中读取 CSV 文件并创建 DataFrame 对象:
1. 首先,启动 Scala shell。在终端中输入 `scala` 命令即可进入 Scala shell。
2. 接下来,我们需要导入 Spark SQL 相关的依赖包。在 Scala shell 中输入以下命令:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
```
3. 然后,我们可以使用 SparkSession 对象来读取 CSV 文件并创建 DataFrame。假设我们的 CSV 文件名为 `data.csv`,文件路径为 `/path/to/data.csv`,那么可以使用以下命令读取 CSV 文件:
```scala
val spark = SparkSession.builder().appName("Read CSV").master("local[*]").getOrCreate()
val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("/path/to/data.csv")
```
这里使用了 `SparkSession.builder()` 方法来创建一个 SparkSession 对象,`appName()` 方法用于指定应用程序名称,`master()` 方法用于指定本地运行模式。`read.format("csv")` 方法用于指定读取的文件格式为 CSV,`option("header", "true")` 方法用于指定 CSV 文件包含头部信息,`load("/path/to/data.csv")` 方法用于加载 CSV 文件。
4. 最后,我们可以使用 DataFrame 的相关方法来处理数据。比如,我们可以使用 `show()` 方法来显示 DataFrame 的前几行数据:
```scala
df.show()
```
或者,我们可以使用 `filter()` 方法来过滤数据:
```scala
val filteredDF = df.filter(col("age") > 20)
filteredDF.show()
```
这里使用了 `col()` 函数来指定 DataFrame 中的列,`filter()` 方法用于过滤数据,`show()` 方法用于显示结果。
希望这些步骤可以帮助您读取 CSV 文件并创建 DataFrame 对象。