如何在spark中将rdd对象转换为数据帧

Question

如何将 RDD（ org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] ）转换为数据帧org.apache.spark.sql.DataFrame 。 我使用.rdd将数据帧转换为 rdd 。 处理后我希望它回到数据框中。 我怎样才能做到这一点 ？

Answer 1

此代码从Spark 2.x 和 Scala 2.11完美运行

导入必要的类

import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, StringType, StructField, StructType}

创建SparkSession对象，这是spark

val spark: SparkSession = SparkSession.builder.master("local").getOrCreate
val sc = spark.sparkContext // Just used to create test RDDs

让我们用RDD使其成为DataFrame

val rdd = sc.parallelize(
  Seq(
    ("first", Array(2.0, 1.0, 2.1, 5.4)),
    ("test", Array(1.5, 0.5, 0.9, 3.7)),
    ("choose", Array(8.0, 2.9, 9.1, 2.5))
  )
)

方法一

使用SparkSession.createDataFrame(RDD obj) 。

val dfWithoutSchema = spark.createDataFrame(rdd)

dfWithoutSchema.show()
+------+--------------------+
|    _1|                  _2|
+------+--------------------+
| first|[2.0, 1.0, 2.1, 5.4]|
|  test|[1.5, 0.5, 0.9, 3.7]|
|choose|[8.0, 2.9, 9.1, 2.5]|
+------+--------------------+

方法二

使用SparkSession.createDataFrame(RDD obj)并指定列名。

val dfWithSchema = spark.createDataFrame(rdd).toDF("id", "vals")

dfWithSchema.show()
+------+--------------------+
|    id|                vals|
+------+--------------------+
| first|[2.0, 1.0, 2.1, 5.4]|
|  test|[1.5, 0.5, 0.9, 3.7]|
|choose|[8.0, 2.9, 9.1, 2.5]|
+------+--------------------+

方法三（实际答题）

这种方式要求输入rdd应该是RDD[Row]类型。

val rowsRdd: RDD[Row] = sc.parallelize(
  Seq(
    Row("first", 2.0, 7.0),
    Row("second", 3.5, 2.5),
    Row("third", 7.0, 5.9)
  )
)

创建架构

val schema = new StructType()
  .add(StructField("id", StringType, true))
  .add(StructField("val1", DoubleType, true))
  .add(StructField("val2", DoubleType, true))

现在将rowsRdd和schema都应用到createDataFrame()

val df = spark.createDataFrame(rowsRdd, schema)

df.show()
+------+----+----+
|    id|val1|val2|
+------+----+----+
| first| 2.0| 7.0|
|second| 3.5| 2.5|
| third| 7.0| 5.9|
+------+----+----+

Answer 2

SparkSession有许多createDataFrame方法，可以创建给定RDD的DataFrame 。 我想其中之一将适用于您的上下文。

例如：

def createDataFrame(rowRDD: RDD[Row], schema: StructType): DataFrame

使用给定的模式从包含行的 RDD 创建一个 DataFrame。

Answer 3

假设你的 RDD[row] 被称为 rdd，你可以使用：

val sqlContext = new SQLContext(sc) 
import sqlContext.implicits._
rdd.toDF()

Answer 4

注意：这个答案最初发布在这里

我发布此答案是因为我想分享有关我在其他答案中未找到的可用选项的更多详细信息

---

要从行的 RDD 创建 DataFrame，有两个主要选项：

1）正如已经指出的，您可以使用toDF() ，它可以通过import sqlContext.implicits._ 。 但是，这种方法仅适用于以下类型的 RDD：

• RDD[Int]
• RDD[Long]
• RDD[String]
• RDD[T <: scala.Product]

（来源： Scaladoc所述的SQLContext.implicits对象）

最后一个签名实际上意味着它可以用于元组的 RDD 或案例类的 RDD（因为元组和案例类是scala.Product子类）。

因此，要将这种方法用于RDD[Row] ，您必须将其映射到RDD[T <: scala.Product] 。 这可以通过将每一行映射到自定义案例类或元组来完成，如下面的代码片段所示：

val df = rdd.map({ 
  case Row(val1: String, ..., valN: Long) => (val1, ..., valN)
}).toDF("col1_name", ..., "colN_name")

或者

case class MyClass(val1: String, ..., valN: Long = 0L)
val df = rdd.map({ 
  case Row(val1: String, ..., valN: Long) => MyClass(val1, ..., valN)
}).toDF("col1_name", ..., "colN_name")

这种方法的主要缺点（在我看来）是您必须在 map 函数中逐列显式设置生成的 DataFrame 的架构。 如果您事先不知道架构，也许这可以通过编程方式完成，但那里的事情可能会变得有点混乱。 因此，或者，还有另一种选择：

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2）您可以使用createDataFrame(rowRDD: RDD[Row], schema: StructType)作为接受的答案，它在SQLContext对象中可用。 转换旧 DataFrame 的 RDD 的示例：

val rdd = oldDF.rdd
val newDF = oldDF.sqlContext.createDataFrame(rdd, oldDF.schema)

请注意，无需显式设置任何架构列。 我们重用了旧的 DF 模式，它是StructType类并且可以轻松扩展。 但是，这种方法有时是不可能的，并且在某些情况下可能比第一种方法效率低。

Answer 5

假设您有一个DataFrame并且您想通过将其转换为RDD[Row]来对字段数据进行一些修改。

val aRdd = aDF.map(x=>Row(x.getAs[Long]("id"),x.getAs[List[String]]("role").head))

若要重新转换为DataFrame从RDD我们需要定义的结构类型RDD 。

如果数据类型是Long那么它将在结构中变成LongType 。

如果是String则StringType在结构中。

val aStruct = new StructType(Array(StructField("id",LongType,nullable = true),StructField("role",StringType,nullable = true)))

现在您可以使用createDataFrame方法将 RDD 转换为 DataFrame。

val aNamedDF = sqlContext.createDataFrame(aRdd,aStruct)

Answer 6

方法一：（Scala）

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
val df_2 = sc.parallelize(Seq((1L, 3.0, "a"), (2L, -1.0, "b"), (3L, 0.0, "c"))).toDF("x", "y", "z")

方法二：（Scala）

case class temp(val1: String,val3 : Double) 

val rdd = sc.parallelize(Seq(
  Row("foo",  0.5), Row("bar",  0.0)
))
val rows = rdd.map({case Row(val1:String,val3:Double) => temp(val1,val3)}).toDF()
rows.show()

方法一：（Python）

from pyspark.sql import Row
l = [('Alice',2)]
Person = Row('name','age')
rdd = sc.parallelize(l)
person = rdd.map(lambda r:Person(*r))
df2 = sqlContext.createDataFrame(person)
df2.show()

方法二：（Python）

from pyspark.sql.types import * 
l = [('Alice',2)]
rdd = sc.parallelize(l)
schema =  StructType([StructField ("name" , StringType(), True) , 
StructField("age" , IntegerType(), True)]) 
df3 = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema) 
df3.show()

从行对象中提取值，然后应用案例类将 rdd 转换为 DF

val temp1 = attrib1.map{case Row ( key: Int ) => s"$key" }
val temp2 = attrib2.map{case Row ( key: Int) => s"$key" }

case class RLT (id: String, attrib_1 : String, attrib_2 : String)
import hiveContext.implicits._

val df = result.map{ s => RLT(s(0),s(1),s(2)) }.toDF

Answer 7

这是一个简单的示例，将您的 List 转换为 Spark RDD，然后将该 Spark RDD 转换为 Dataframe。

请注意，我使用了 Spark-shell 的 scala REPL 来执行以下代码，这里的 sc 是 SparkContext 的一个实例，它在 Spark-shell 中隐式可用。 希望它能回答你的问题。

scala> val numList = List(1,2,3,4,5)
numList: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5)

scala> val numRDD = sc.parallelize(numList)
numRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[80] at parallelize at <console>:28

scala> val numDF = numRDD.toDF
numDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [_1: int]

scala> numDF.show
+---+
| _1|
+---+
|  1|
|  2|
|  3|
|  4|
|  5|
+---+

Answer 8

在较新版本的 spark (2.0+) 上

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

val spark = SparkSession
  .builder()
  .getOrCreate()
import spark.implicits._

val dfSchema = Seq("col1", "col2", "col3")
rdd.toDF(dfSchema: _*)

Answer 9

One needs to create a schema, and attach it to the Rdd.

假设 val spark 是 SparkSession.builder 的产物...

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

    /* Lets gin up some sample data:
     * As RDD's and dataframes can have columns of differing types, lets make our
     * sample data a three wide, two tall, rectangle of mixed types.
     * A column of Strings, a column of Longs, and a column of Doubules 
     */
    val arrayOfArrayOfAnys = Array.ofDim[Any](2,3)
    arrayOfArrayOfAnys(0)(0)="aString"
    arrayOfArrayOfAnys(0)(1)=0L
    arrayOfArrayOfAnys(0)(2)=3.14159
    arrayOfArrayOfAnys(1)(0)="bString"
    arrayOfArrayOfAnys(1)(1)=9876543210L
    arrayOfArrayOfAnys(1)(2)=2.71828

    /* The way to convert an anything which looks rectangular, 
     * (Array[Array[String]] or Array[Array[Any]] or Array[Row], ... ) into an RDD is to 
     * throw it into sparkContext.parallelize.
     * http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.SparkContext shows
     * the parallelize definition as 
     *     def parallelize[T](seq: Seq[T], numSlices: Int = defaultParallelism)
     * so in our case our ArrayOfArrayOfAnys is treated as a sequence of ArraysOfAnys.
     * Will leave the numSlices as the defaultParallelism, as I have no particular cause to change it. 
     */
    val rddOfArrayOfArrayOfAnys=spark.sparkContext.parallelize(arrayOfArrayOfAnys)

    /* We'll be using the sqlContext.createDataFrame to add a schema our RDD.
     * The RDD which goes into createDataFrame is an RDD[Row] which is not what we happen to have.
     * To convert anything one tall and several wide into a Row, one can use Row.fromSeq(thatThing.toSeq)
     * As we have an RDD[somethingWeDontWant], we can map each of the RDD rows into the desired Row type. 
     */     
    val rddOfRows=rddOfArrayOfArrayOfAnys.map(f=>
        Row.fromSeq(f.toSeq)
    )

    /* Now to construct our schema. This needs to be a StructType of 1 StructField per column in our dataframe.
     * https://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.types.StructField shows the definition as
     *   case class StructField(name: String, dataType: DataType, nullable: Boolean = true, metadata: Metadata = Metadata.empty)
     * Will leave the two default values in place for each of the columns:
     *        nullability as true, 
     *        metadata as an empty Map[String,Any]
     *   
     */

    val schema = StructType(
        StructField("colOfStrings", StringType) ::
        StructField("colOfLongs"  , LongType  ) ::
        StructField("colOfDoubles", DoubleType) ::
        Nil
    )

    val df=spark.sqlContext.createDataFrame(rddOfRows,schema)
    /*
     *      +------------+----------+------------+
     *      |colOfStrings|colOfLongs|colOfDoubles|
     *      +------------+----------+------------+
     *      |     aString|         0|     3.14159|
     *      |     bString|9876543210|     2.71828|
     *      +------------+----------+------------+
    */ 
    df.show 

相同的步骤，但 val 声明更少：

    val arrayOfArrayOfAnys=Array(
        Array("aString",0L         ,3.14159),
        Array("bString",9876543210L,2.71828)
    )

    val rddOfRows=spark.sparkContext.parallelize(arrayOfArrayOfAnys).map(f=>Row.fromSeq(f.toSeq))

    /* If one knows the datatypes, for instance from JDBC queries as to RDBC column metadata:
     * Consider constructing the schema from an Array[StructField].  This would allow looping over 
     * the columns, with a match statement applying the appropriate sql datatypes as the second
     *  StructField arguments.   
     */
    val sf=new Array[StructField](3)
    sf(0)=StructField("colOfStrings",StringType)
    sf(1)=StructField("colOfLongs"  ,LongType  )
    sf(2)=StructField("colOfDoubles",DoubleType)        
    val df=spark.sqlContext.createDataFrame(rddOfRows,StructType(sf.toList))
    df.show

Answer 10

我试图用字数问题来解释解决方案。 1.使用sc读取文件

2. 产生字数

3. 创建 DF 的方法

   • rdd.toDF 方法
   • rdd.toDF("word","count")
     • spark.createDataFrame(rdd,schema)

   使用spark读取文件

   val rdd=sc.textFile("D://cca175/data/")

   Rdd 到数据框

   val df=sc.textFile("D://cca175/data/").toDF("t1") df.show

   方法一

   创建字数 RDD 到 Dataframe

    val df=rdd.flatMap(x=>x.split(" ")).map(x=>(x,1)).reduceByKey((x,y)=>(x+y)).toDF("word","count")

   方法二

   从 Rdd 创建数据框

   val df=spark.createDataFrame(wordRdd) # with header val df=spark.createDataFrame(wordRdd).toDF("word","count") df.show

   方法三

   定义架构

   导入 org.apache.spark.sql.types._

   val schema=new StructType()。 add(StructField("word",StringType,true))。 添加（结构域（“计数”，字符串类型，真））

   创建行RDD

    import org.apache.spark.sql.Row val rowRdd=wordRdd.map(x=>(Row(x._1,x._2)))

   使用模式从 RDD 创建 DataFrame

   val df=spark.createDataFrame(rowRdd,schema)
   df.show

Answer 11

要将 Array[Row] 转换为 DataFrame 或 Dataset，以下方法可以很好地工作：

比如说，schema 是该行的 StructType，然后

val rows: Array[Row]=...
implicit val encoder = RowEncoder.apply(schema)
import spark.implicits._
rows.toDS

Answer 12

我遇到了同样的问题，终于解决了。 这是退出样本和容易。

1. 您必须添加此代码import sc.implicits._ ， sc表示SQLContext 。 添加此代码，您将获得 rdd .toDF()方法。
2. 将您的rdd[RawData]为rdd[YourCaseClass] 。 例如，您有一个 rdd 类型，如rdd[(String, Integer, Long)] ，您可以创建一个 Case Class YourCaseClass(name: String, age: Integer, timestamp: Long)并将原始 rdd 转换为具有YourCaseClass类型的 rdd ，然后你得到rdd[YourCaseClass]
3. 将rdd[YourCaseClass]保存到 hive 表。 yourRdd.toDF().write.format("parquet").mode(SaveMode.Overwrite).insertInto(yourHiveTableName)使用case类来表示rdd类型，我们可以避免命名每个列字段或StructType相关的schema。