多种方法创建DataFrame【大数据技术文章】

在Spark2.0版本之前，Spark SQL中的SQLContext是创建DataFrame和执行SQL的入口，我们可以利用HiveContext接口，通过HiveQL语句操作Hive表数据，实现数据查询功能。而在Spark2.0之后，Spark使用全新的SparkSession接口替代SQLContext及HiveContext接口完成数据的加载、转换、处理等功能。

创建SparkSession对象可以通过“SparkSession.builder().getOrCreate()”方法获取，但当我们使用Spark-Shell编写程序时，Spark-Shell客户端会默认提供了一个名为“sc”的SparkContext对象和一个名为“spark”的SparkSession对象，因此我们可以直接使用这两个对象，不需要自行创建。启动Spark-Shell命令如下所示。

$ spark-shell --master local[2]

在启动Spark-Shell完成后，效果如图1所示。

图1 启动Spark-Shell

在图1中可以看出，SparkContext、SparkSession对象已创建完成。创建DataFrame有多种方式，最基本的方式是从一个已经存在的RDD调用toDF()方法进行转换得到DataFrame，或者通过Spark读取数据源直接创建。

在创建DataFrame之前，为了支持RDD转换成DataFrame及后续的SQL操作，需要导入spark.implicits._包启用隐式转换。若使用SparkSession方式创建DataFrame，可以使用spark.read操作，从不同类型的文件中加载数据创建DataFrame，具体操作API如表1所示。

表1 spark.read操作

1．数据准备

在HDFS文件系统中的/spark目录中有一个person.txt文件，内容如文件1所示。

文件1 person.txt

 zhangsan 20
 lisi 29
 wangwu 25
 zhaoliu 30
 tianqi 35
 jerry 40

2．通过文件直接创建DataFrame

我们通过Spark读取数据源的方式进行创建DataFrame，在Spark-Shell输入下列代码：

scala > val personDF = spark.read.text("/spark/person.txt")
personDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [value: String]
scala > personDF.printSchema()
root
 |-- value: String (Nullable = true)

从上述返回结果personDF的属性可以看出，创建DataFrame对象完成，之后调用DataFrame的printSchema()方法可以打印当前对象的Schema元数据信息。从返回结果可以看出，当前value字段是String数据类型，并且还可以为Null。

使用DataFrame的show()方法可以查看当前DataFrame的结果数据，具体代码和返回结果如下所示。

scala > personDF.show()
+-------------+                          
|   value   |
+-------------+
|1 zhangsan 20|
|2 lisi    29|
|3 wangwu  25|
|4 zhaoliu 30|
|5 tianqi  35|
|6 jerry  40|
+-------------+

从上述返回结果看出，当前personDF对象中的6条记录就对应了person.txt文本文件中的数据。

3．RDD转换DataFrame

调用RDD的toDF()方法，可以将RDD转换为DataFrame对象，具体代码如下所示。

   scala > val lineRDD = sc.textFile("/spark/person.txt").map(_.split(" "))
   lineRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Array[String]] = MapPartitionsRDD[6] at
   map at <console>:24
   scala > case class Person(id:Int,name:String,age:Int)
   defined class Person
   scala > val personRDD = 
lineRDD.map(x => Person(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt))
   personRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Person] = MapPartitionsRDD[7] at map
   at <console>:27
   scala > val personDF = personRDD.toDF()
  personDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, name: string ... 1 more
  field]
  scala > personDF.show
  +----+--------+----+
  | id |  name | age|
  +----+--------+----+
  | 1 |zhangsan | 20|
  | 2 |lisi   |  29|
  | 3 |wangwu  |  25|
  | 4 |zhaoliu |  30|
  | 5 |tianqi  |  35|
  | 6 |jerry  |  40|
  +----+--------+----+
  scala > personDF.printSchema
  root
   |-- id: integer (nullable = false)
   |-- name: string (nullable = true)
   |-- age: integer (nullable = false)

在上述代码中，第1行代码将文本文件转换成RDD，第4行代码定义Person样例类，相当于定义表的Schema元数据信息，第6行代码表示使RDD中的数组数据与样例类进行关联，最终会将RDD[Array[String]]更改为RDD[Person]，第9行代码表示调用RDD的toDF()方法，就可以把RDD转换成了DataFrame了。第12-27行代码表示调用DataFrame方法并从返回结果可以看出，RDD对象成功转换DataFrame。

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