003-90-15【SparkSQL&DF&DS】慈航寺庙山脚下八卦田旁油菜花海深处人家王大爷家女儿用GPT学习DataSet的基本操作

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003-90-14【SparkSQL&DF&DS】慈航寺庙山脚下八卦田旁油菜花海深处人家王大爷家女儿用GPT学习DataSet的基本操作

【SparkSQL&DF&DS】Dataset 的创建和使用

【SparkSQL&DF&DS】2,Dataset 的创建和使用
- 1，创建
- 2, show
- 3, map
- 4, as
- 5, select
- 6 filter && show(1)

【SparkSQL&DF&DS】2,Dataset 的创建和使用

1，创建

import spark.implicits._
//
// import spark.implicits._ 是一条常见的导入语句，用于在 Spark 中导入隐式转换的相关功能。
// 在 Spark 中，隐式转换是一种机制，它允许您在使用 DataFrame 或 Dataset 时，对其进行一些方便的操作，
// 例如使用 DataFrame 的 .as[T] 方法将其转换为 Dataset，或者使用 Dataset 的 .toDF() 方法将其转换为 DataFrame。
// 通过导入 spark.implicits._，您可以自动应用这些隐式转换，而无需显式地调用相关的转换方法。
//
// 以下是一个示例，展示了如何使用 import spark.implicits._ 导入隐式转换：
// import org.apache.spark.sql.SparkSession
// import spark.implicits._ // 导入隐式转换
// val spark = SparkSession.builder()
//   .appName("Example")
//   .getOrCreate()
// // 创建一个 DataFrame
// val df = spark.read.format("csv").load("path/to/data.csv")
// // 使用隐式转换的功能，将 DataFrame 转换为 Dataset
// val ds = df.as[MyClass]
// // 对 Dataset 执行一些操作
// val filteredDs = ds.filter(_.age > 30)
// // 将 Dataset 转换回 DataFrame
// val newDf = filteredDs.toDF()

// $example on:create_ds$
// Encoders are created for case classes
val caseClassDS : Dataset[Person] = Seq(Person("Andy", 32)).toDS()

2, show

caseClassDS.show()
// +----+---+
// |name|age|
// +----+---+
// |Andy| 32|
// +----+---+

3, map

// Encoders for most common types are automatically provided by importing spark.implicits._
val primitiveDS = Seq(1, 2, 3).toDS()
primitiveDS.map(_ + 1).collect() // Returns: Array(2, 3, 4)

4, as

// DataFrames can be converted to a Dataset by providing a class. Mapping will be done by name
val path = "spark-demo/src/main/resources/people.json"
val peopleDS = spark.read.json(path).as[Person]
peopleDS.show()
// +----+-------+
// | age|   name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// |  30|   Andy|
// |  19| Justin|
// +----+-------+

5, select

peopleDS.select("name").show
// +-------+
// |   name|
// +-------+
// |Michael|
// |   Andy|
// | Justin|
// +-------+

6 filter && show(1)

peopleDS.filter($"age" > 18).show
// +---+------+
// |age|  name|
// +---+------+
// | 30|  Andy|
// | 19|Justin|
// +---+------+
peopleDS.show(1)
// +----+-------+
// | age|   name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// +----+-------+
// $example off:create_ds$