DataFrame格式化和RDD/Dataset/DataFrame互转

╰半夏微凉° 2022-07-12 02:50 216阅读 0赞

1.如果是格式化成Json的話直接

val rdd = df.toJSON.rdd

2.如果要指定格式需要自定义函数如下:

//格式化具体字段条目

def formatItem(p:(StructField,Any)):String=\{  
　　p match \{  
　　　　case (sf,a) =>  
　　　　　　sf.dataType match \{  
　　　　　　　　case StringType => "\\"" + sf.name + "\\":\\"" + a + "\\""  
　　　　　　　　case IntegerType => "\\"" + sf.name + "\\":" + a  
　　　　　　　　case LongType => "\\"" + sf.name + "\\":" + a  
　　　　　　　　case StructType(s) => "\\"" + sf.name + "\\":" + formatStruct(s, a.asInstanceOf\[Row\])  
　　　　　　\}  
　　　　\}  
　\}

//格式化整行数据格式  
def formatStruct(schema:Seq\[StructField\],r:Row)= \{  
　　val paired = schema.zip(r.toSeq)  
　　"\{" + paired.foldLeft("")((s,p) => (if(s == "") "" else (s + ", ")) + formatItem(p)) + "\}"  
　\}

//格式化整个DF  
def formatDataFrame(st:StructType,srdd:DataFrame)=\{  
　　srdd.rdd.map(formatStruct(st.fields,\_))  
\}

调用示例:

val strings = formatDataFrame(df.schema, df)

strings.foreach \{ println \}

1.RDD -> Dataset   
val ds = rdd.toDS()  
  
2.RDD -> DataFrame   
val df = spark.read.json(rdd)  
  
3.Dataset -> RDD  
val rdd = ds.rdd  
  
4.Dataset -> DataFrame  
val df = ds.toDF()  
  
5.DataFrame -> RDD  
val rdd = df.toJSON.rdd  
  
6.DataFrame -> Dataset  
val ds = df.toJSON

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