spark: RDD与DataFrame之间的相互转换方法_Python

DataFrame是一个组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的数据框架，但其经过了优化。DataFrames可以从各种各样的源构建，例如：结构化数据文件，Hive中的表，外部数据库或现有RDD。

DataFrame API 可以被Scala，Java，Python和R调用。

在Scala和Java中，DataFrame由Rows的数据集表示。

在Scala API中，DataFrame只是一个类型别名Dataset[Row]。而在Java API中，用户需要Dataset<Row>用来表示DataFrame。

在本文档中，我们经常将Scala/Java数据集Row称为DataFrames。

那么DataFrame和spark核心数据结构RDD之间怎么进行转换呢？

代码如下：

									# -*- coding: utf-8 -*-

									from __future__ import print_function

									from pyspark.sql import SparkSession

									from pyspark.sql import Row

									if __name__ == "__main__":

									 # 初始化SparkSession

									 spark = SparkSession \

									 .builder \

									 .appName("RDD_and_DataFrame") \

									 .config("spark.some.config.option", "some-value") \

									 .getOrCreate()

									 sc = spark.sparkContext

									 lines = sc.textFile("employee.txt")

									 parts = lines.map(lambda l: l.split(","))

									 employee = parts.map(lambda p: Row(name=p[0], salary=int(p[1])))

									 #RDD转换成DataFrame

									 employee_temp = spark.createDataFrame(employee)

									 #显示DataFrame数据

									 employee_temp.show()

									 #创建视图

									 employee_temp.createOrReplaceTempView("employee")

									 #过滤数据

									 employee_result = spark.sql("SELECT name,salary FROM employee WHERE salary >= 14000 AND salary <= 20000")

									 # DataFrame转换成RDD

									 result = employee_result.rdd.map(lambda p: "name: " + p.name + " salary: " + str(p.salary)).collect()

									 #打印RDD数据

									 for n in result:

									 print(n)

spark: RDD与DataFrame之间的相互转换方法

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spark: RDD与DataFrame之间的相互转换方法

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