RDD轉換成DataFrame的兩種方式

spark sql支援兩種不同的方式將rdd轉換為dataframe。第一種是使用反射來推斷包含特定型別物件的rdd的模式，這種基於反射的方式可以提供更簡潔的**，如果在編寫spark應用程式時，已經明確了schema，可以使用這種方式。第二種方式是通過可程式設計介面來構建schema，然後將其應用於現有的rdd。此方式編寫的**更冗長，但在不知道colum及其type的情況下，可以使用這種方式。

下面案例的資料集如下people.txt：

michael, 29

andy, 30 
justin, 19

package com.company.sparksql

import org.apache.log4j.
import org.apache.spark.sql.sparksession
object rdd2df_m1 
private def runrdd2df(spark: sparksession) = 
}

(1)從原始rdd建立row型別的rdd

(2)使用structtype，建立schema

(3)通過createdataframe方法將schema應用於row型別的rdd 

package com.company.sparksql

import org.apache.log4j.
import org.apache.spark.sql.types.
import org.apache.spark.sql.
object rdd2df_m2 
private def runrdd2df(spark: sparksession) = 
}

基於RDD建立DataFrame

spark sql支援兩種不同的方法用於轉換已存在的rdd成為dataset。第一種方法是使用反射去推斷乙個包含指定的物件型別的rdd的schema。在你的spark應用程式中當你已知schema時這個基於方法的反射可以讓你的 更簡潔。不過這種方法要求你在寫程式時已經知道rdd物件的結構資訊，因為需...

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