网站建设的目标人群是什么,服装网络营销策划书,网站 ftp,山西省建设执业资格注册中心网站Spark中的Row Spark中的Row是Spark SQL中的一种数据结构#xff0c;用于表示一行数据。
代码案例
创建Row对象
import org.apache.spark.sql.Row
// 创建一个Row对象#xff0c;表示一行数据
val row Row(John, 30, New York)
// 访问Row对象的字… Spark中的Row Spark中的Row是Spark SQL中的一种数据结构用于表示一行数据。
代码案例
创建Row对象
import org.apache.spark.sql.Row
// 创建一个Row对象表示一行数据
val row Row(John, 30, New York)
// 访问Row对象的字段值
println(row.getString(0)) // 输出John
println(row.getInt(1)) // 输出30
println(row.getString(2)) // 输出New York 使用Row对象进行数据转换
import org.apache.spark.sql.Row
// 假设有一个RDD元素为字典形式的数据
val rdd sc.parallelize(Seq(Map(name - John, age - 30, city - New York),Map(name - Alice, age - 25, city - London)))
// 将RDD中的字典数据转换为Row对象
val row_rdd rdd.map(x Row(x(name), x(age), x(city)))
// 将Row对象转换为DataFrame
val df spark.createDataFrame(row_rdd)
// 打印DataFrame中的数据
df.show() 使用Row对象进行数据聚和
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.functions._
// 假设有一个DataFrame包含name和age两列
val df spark.createDataFrame(Seq((John, 30), (Alice, 25), (Bob, 35))).toDF(name, age)
// 使用groupBy和agg函数对数据进行聚合
val result df.groupBy().agg(avg(age))
// 获取聚合结果的Row对象
val row result.head()
// 访问Row对象的字段值
println(row.getDouble(0)) // 输出30.0
使用Row对象进行数据筛选
import org.apache.spark.sql.Row
// 假设有一个DataFrame包含name和age两列
val df spark.createDataFrame(Seq((John, 30), (Alice, 25), (Bob, 35))).toDF(name, age)
// 使用filter函数对数据进行筛选
val filtered_df df.filter(row row.getInt(1) 30)
// 打印筛选后的数据
filtered_df.show()
