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DataFrame和SparkSql取值誤區的示例分析

發布時間:2021-07-26 11:15:08 來源:億速云 閱讀:129 作者:小新 欄目:開發技術

這篇文章將為大家詳細講解有關DataFrame和SparkSql取值誤區的示例分析,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

1、DataFrame返回的不是對象。

2、DataFrame查出來的數據返回的是一個dataframe數據集。

3、DataFrame只有遇見Action的算子才能執行

4、SparkSql查出來的數據返回的是一個dataframe數據集。

原始數據

scala> val parquetDF = sqlContext.read.parquet("hdfs://hadoop14:9000/yuhui/parquet/part-r-00004.gz.parquet")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [timestamp: string, appkey: string, app_version: string, channel: string, lang: string, os_type: string, os_version: string, display: string, device_type: string, mac: string, network: string, nettype: string, suuid: string, register_days: int, country: string, area: string, province: string, city: string, event: string, use_interval_cat: string, use_duration_cat: string, use_interval: bigint, use_duration: bigint, os_upgrade_from: string, app_upgrade_from: string, page_name: string, event_name: string, error_type: string]

DataFrame和SparkSql取值誤區的示例分析

代碼

package DataFrame
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
 * Created by yuhui on 2016/6/14.
 */
object DataFrameTest {
 def main(args: Array[String]) {
 DataFrameInto()
 }
 def DataFrameInto() {
 val conf = new SparkConf()
 val sc = new SparkContext(conf)
 val sqlContext = new SQLContext(sc)
 val df = sqlContext.read.parquet("hdfs://hadoop14:9000/yuhui/parquet")
 //df.map(line => printinfo(line.getString(0)))
 //df.foreach(line => printinfo(line.getString(0)+" , "+line.getString(14)+" , "+line.getString(15)))
 //df.select("timestamp","country","area").foreach(line=>printinfo(line.toString))
 df.registerTempTable("infotable")
 sqlContext.sql("SELECT timestamp , country , area from infotable").foreach(line=>printinfo(line.toString))
 }
 def printinfo(msg: String) {println("printinfo函數-->" + msg) }
}

代碼解析

1、df.map(line => printinfo(line.getString(0)))

這段代碼不行執行printinfo()函數,因為只有map算子,沒有Action算子。

2、df.foreach(line => printinfo(line.getString(0)+" , "+line.getString(14)+" , "+line.getString(15)))

通過Spark的Action算子接收數據進行操作,執行結果如下:

DataFrame和SparkSql取值誤區的示例分析

3、df.select("timestamp","country","area").foreach(line=>printinfo(line.toString))

通過DataFrame的API進行操作,再通過Spark的Action算子打印出來,執行結果如下:

DataFrame和SparkSql取值誤區的示例分析

4、sqlContext.sql("SELECT timestamp , country , area from infotable").foreach(line=>printinfo(line.toString))

執行結果如下:

DataFrame和SparkSql取值誤區的示例分析

關于“DataFrame和SparkSql取值誤區的示例分析”這篇文章就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,使各位可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,請把它分享出去讓更多的人看到。

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