dataframe转换成dataset
时间: 2023-11-18 15:56:30 浏览: 63
要将 DataFrame 转换为 Dataset,需要使用 SparkSession。首先,需要将 DataFrame 转换为 RDD,然后使用 `map` 函数将每行数据转换为 case class 对象,最后使用 `toDS()` 方法将 RDD 转换为 Dataset。
以下是一个示例代码:
```scala
import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession}
case class Person(name: String, age: Int)
val spark = SparkSession.builder().appName("DataFrame to Dataset").master("local[*]").getOrCreate()
val df = spark.read.json("path/to/file.json")
val rdd = df.rdd
val peopleDS: Dataset[Person] = rdd.map(row => Person(row.getAs[String]("name"), row.getAs[Int]("age"))).toDS()
peopleDS.show()
```
在这个例子中,我们首先读取了一个 JSON 文件并将其转换为 DataFrame。然后,我们将 DataFrame 转换为 RDD,并使用 `map` 函数将每行数据转换为 case class 对象。最后,我们使用 `toDS()` 方法将 RDD 转换为 Dataset。
相关问题
dataframe转dataset
DataFrame转换为Dataset可以使用as方法。在给出每一列的类型后,使用as方法将DataFrame转换为Dataset。在使用这种方法时,需要导入隐式转换,即import spark.implicits._。下面是一个示例代码:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object DatasetApp extends App {
val spark = SparkSession.builder().appName(this.getClass.getSimpleName).master("local[2]").getOrCreate()
import spark.implicits._
val path = "f:\\infos.csv"
val DF = spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv(path)
DF.show()
val DS = DF.as[Infos]
DS.select(DS("name")).show()
DS.map(line => line.name).show()
case class Infos(id:Int, name:String,age:Int)
}
```
在这个示例中,首先使用SparkSession读取CSV文件并创建一个DataFrame。然后使用as方法将DataFrame转换为Dataset。最后可以使用Dataset的各种操作,如select和map。
在spark-shell中,测试RDD/DataFrame/DataSet互相转换。
好的,下面我将演示如何在spark-shell中测试RDD/DataFrame/DataSet之间的相互转换。
首先,我们需要启动spark-shell。假设我们已经启动了spark-shell并连接到了Spark集群。
接下来,我们将创建一个简单的RDD,其中包含一些整数:
```
val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
```
现在,我们将使用RDD创建一个DataFrame,其中只有一个名为“value”的整数列:
```
val df = rdd.toDF("value")
```
我们也可以使用case class来定义一个模式,然后将RDD转换为DataFrame:
```
case class Person(name: String, age: Int)
val rdd = sc.parallelize(Seq(Person("Alice", 25), Person("Bob", 30), Person("Charlie", 35)))
val df = rdd.toDF()
```
接下来,我们将DataFrame转换为DataSet。我们可以使用as方法将DataFrame转换为DataSet,也可以使用case class来定义模式:
```
val ds1 = df.as[Person]
case class PersonDS(name: String, age: Int)
val ds2 = df.as[PersonDS]
```
最后,我们将DataSet转换为RDD:
```
val rdd = ds1.rdd
```
这就是在spark-shell中测试RDD/DataFrame/DataSet之间相互转换的方法。