spark创建DataFrame的N种方式

注：本篇介绍基于scala（pyspark选择性参考）

一、maven配置基础依赖

1. scala-library（scala基础环境）

2. spark-sql（sparksql执行环境）

3. mysql（要访问mysql数据库的驱动包）

4. spark-hive（访问hive，配合方法 enableHiveSupport() 使用）

   
       org.scala-lang
       scala-library
       2.11.11
   
   
   
       org.apache.spark
       spark-sql_2.11
       2.3.3
   
   
   
       mysql
       mysql-connector-java
       5.1.39
   
   
   
       org.apache.spark
       spark-hive_2.11
       2.3.3
   
   

二、创建DataFrame方法

SparkSession创建

val spark = SparkSession
  //获取构造器
  .builder()
  //设置程序名称
  .appName(appName)
  //设置运行模式 一般为yarn或者k8s,本地测试为 local 或 local[*]
  .master(model)
  //设置序列化方式
  .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
  //开启动态分区
  .config("hive.exec.dynamic.partition", value = true)
  //配置动态分区模式
  .config("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict")
  //开启笛卡尔积，一般不开启
  .config("spark.sql.crossJoin.enabled", value = true)
  //启用hive支持
  .enableHiveSupport()
  //创建spark
  .getOrCreate()

基于数据源创建

Hive创建DataFrame

val frame = spark.sql(sql)

mysql创建DataFrame

val dataDF = spark.read
    .format("jdbc")
    //sqlserver驱动全类名
    .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
    //url信息
    .option("url", dbUrl)
    //传入sql语句
    .option("dbtable", "(" + sql + ") as ms_temp_table")
    //与户名设置
    .option("user", username)
    //密码设置
    .option("password", pwd)
    .load()

Json 创建DataFrame

val frame = spark.read.json("spark_sql/doc/student.json")

Parquet数组 创建DataFrame

// 这里需要parquet的文件
val frame = spark.read.parquet("spark_sql/doc/output")

CSV无文件 创建DataFrame
CSV有文件 创建DataFrame

基于RDD创建

使用方法将RDD转为DataFrame
使用隐士转换将RDD转为DataFrame

RDD种类

Case Class
Tuple
JavaBean
Row
set集合

val set1: Set[Int] = Set(1, 2, 3)
val set2: Set[Int] = Set(11, 21, 31)
val df1: RDD[Set[Int]] = spark.sparkContext.parallelize(List(set1, set2))

map集合

val map1: Map[String, String] = Map("key1" -> "value1")
val map2: Map[String, String] = Map("key2" -> "value2")
val rdd1: RDD[Map[String, String]] = spark.sparkContext.parallelize(List(map1, map2))

Array数组

val arr = Array(1, 2, 3, 4, 5)
val rdd21: RDD[Array[Int]] = spark.sparkContext.parallelize(List(arr))

Scala Class