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2025-02-20 发布于浙江
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Spark大数据分析课件 5.2 DataFrames.pptx

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DataFrames

RDD转换为DataFrames

DataFrames创建

操作DataFrames

DataFrames创建

在Spark2.0版本之前，SparkSQL中的SQLContext是创建DataFrame和执行SQL的入口，可以利用HiveContext接口，通过HiveQL语句操作Hive表数据，实现数据查询功能。从Spark2.0版本以上开始，Spark使用全新的

SparkSession接口替代SQLContext及HiveContext接口来实现对其数据加载、转换、处理等功能。

1.数据准备

2.通过文件创建DataFrame

3.RDD转换为DataFrame

操作DataFrames

DataFrame提供了两种语法风格，即DSL风格语法和SQL风格语法，两者在功能上并无区别，仅仅是根据用户习惯，自定义选择操作方式。

1.DSL风格2.SQL风格

RDD转换为DataFrames

SparkSQL支持两种不同的方式转换已经存在的RDD到DataFrame。第一种方式，是使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据。这种基于反射的方式，代码比较简洁，当你已经知道你的RDD的元数据时，是一种非常不错的方式。这个方式简单，但是不建议使用，因为在工作当中，使用这种方式是有限制的。

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