Spark建立DataFrame的三種方式

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import org.apache.spark.sql.
import org.apache.spark.sql.types.
/**  * @author daniel
* @description scala建立dataframe的三種方式
**/object createdataframe 
}

import pandas as pd

from pyspark.sql import sparksession
from pyspark.sql.types import structtype, structfield, longtype, stringtype, integertype
spark = sparksession.builder \
.master(
"local"
) \"create_dataframe"
) \    .getorcreate(
)# 表結構
schema = structtype(
[structfield(
"id"
, longtype(),
true),
structfield(
"name"
, stringtype(),
true),
structfield(
"age"
, integertype(),
true)]
)# 通過sparkcontext中的parallelize方法來建立rdd
defrdd_create()
:    rdd = spark.sparkcontext.parallelize([(
1,"karol",19
),(2
,"abby",20
),(3
,"zena",18
)])# 建立dataframe
df = spark.createdataframe(rdd, schema)
df.show(
)# 從csv檔案(文字檔案)建立dataframe
defcsv_create()
:# 設定分隔符與路徑
df = spark \
.read \
.option(
"sep"
,","
) \        .csv(
'info.txt'
, schema=schema)
df.show(
)# 使用pandas建立dataframe(因為方法較多，這裡列舉常用的兩種)
defpandas_create()
:# list
res =[(
1,'karol',19
),(2
,'abby',20
,),(
3,'zena',18
)]# 1 dict / list
# dict
# df = pd.dataframe()
df = pd.dataframe(res,
['id'
,'name'
,'age'])
print
(df)
# 2    rdd = pd.dataframe(res)
df = spark.createdataframe(rdd, schema)
df.show(
)if __name__ ==
'__main__'
:    rdd_create(
)    csv_create(
)    pandas_create(
)

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