spark隐式转换头歌

（音乐响起）

我来介绍一下，spark隐式转换的好处

让你的代码更简洁，更易读，更好看

它能够自动转换，让你的代码不再臃肿

只需要导入一些包，代码就能够飞快跑动

让你的代码像燃起的火花，闪亮夺目

让你的工作更加高效，让你更加自信

让你成为代码界的头儿，成为众人的焦点

所以，让我们一起喊出来：spark隐式转换头歌！

相关问题

spark implicit

在Spark中，隐式转换是一种特性，可以将一种类型自动转换为另一种类型，以便在编写代码时更加方便。Spark中的隐式转换通过隐式值、隐式对象、隐式方法和隐式类来实现。在RDD类的伴生对象中，有一个隐式转换方法`rddToPairRDDFunctions`，将RDD转换为PairRDDFunctions类，从而为RDD添加了aggregateByKey()、reduceByKey()、join()等方法。这些方法在RDD类本身并没有定义，使用隐式转换可以让我们在代码中使用这些方法来操作RDD。

此外，在Scala中寻找隐式定义的过程是通过在当前代码作用域中查找隐式定义，如果找不到则检查与类型相关的伴生对象、继承或实现的类、特征等的伴生对象、包含类型的参数化类型的伴生对象以及外部类的伴生对象。只要找到合适的隐式定义，就会应用于代码中。

需要注意的是，隐式值、隐式对象的名称并不重要，重要的是它们的类型。如果同时定义了多个相同类型的隐式值，就会出现二义性，编译器无法确定使用哪一个。因此，在使用隐式转换时，需要避免出现二义性的情况。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [透过Spark源码浅谈Scala隐式（implicit）机制](https://blog.csdn.net/nazeniwaresakini/article/details/104814444)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

spark sql建表

使用Spark SQL建表有多种方法，以下是三种常用的方法：

方法一，使用case class定义表：

1. 首先，使用case class定义表的结构，例如：
case class Emp(empno: Int, ename: String, job: String, mgr: String, hiredate: String, sal: Int, comm: String, deptno: Int)

2. 在main函数中，创建一个SparkSession：
val spark = SparkSession.builder().master("local").appName("sql").getOrCreate()

3. 导入隐式转换：
import spark.sqlContext.implicits._

4. 导入数据，这里以导入emp.csv文件为例：
val lines = spark.sparkContext.textFile("G:/emp.csv").map(_.split(","))

5. 将导入的数据映射为表的结构：
val allEmp = lines.map(x=>Emp(x(0).toInt,x(1),x(2),x(3),x(4),x(5).toInt,x(6),x(7).toInt))

6. 将映射后的数据转换为DataFrame：
val empDF = allEmp.toDF()

7. 打印DataFrame：
println(empDF.show())

方法二，使用SparkSession对象：

1. 在main函数中，创建一个SparkSession：
val spark = SparkSession.builder().master("local").appName("sql").getOrCreate()

2. 导入隐式转换：
import spark.sqlContext.implicits._

3. 导入数据，这里以导入emp.csv文件为例：
val lines = spark.sparkContext.textFile("G:/emp.csv").map(_.split(","))

4. 定义表的结构，这里以StructType为例：
val myschema = StructType(List(
StructField("empno", DataTypes.IntegerType),
StructField("ename", DataTypes.StringType),
StructField("job", DataTypes.StringType),
StructField("mgr", DataTypes.StringType),
StructField("hiredate", DataTypes.StringType),
StructField("sal", DataTypes.IntegerType),
StructField("comm", DataTypes.StringType),
StructField("deptno", DataTypes.IntegerType)
))

5. 将导入的每一行数据映射为Row：
val rowRDD = lines.map(x => Row(x(0).toInt, x(1), x(2), x(3), x(4), x(5).toInt, x(6), x(7).toInt))

6. 使用创建DataFrame的方法将Row转换为DataFrame：
val df = spark.createDataFrame(rowRDD, myschema)

7. 打印DataFrame：
println(df.show())

方法三，直接读取带格式的文件（如json文件）：

1. 在main函数中，创建一个SparkSession：
val spark = SparkSession.builder().master("local").appName("sql").getOrCreate()

2. 导入隐式转换：
import spark.sqlContext.implicits._

3. 直接读取一个带格式的文件，这里以读取json文件为例：
val df = spark.read.json("G:/person.json")

4. 打印DataFrame：
println(df.show())

以上是使用Spark SQL建表的三种方法，具体使用哪种方法取决于你的数据格式和需求。