如何将rdd对象转换为spark中的数据框

此代码在 Spark 2.x 和 Scala 2.11 中完美运行

导入必要的类

import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, StringType, StructField, StructType}

创建 SparkSession 对象，这里是 spark

val spark: SparkSession = SparkSession.builder.master("local").getOrCreate
val sc = spark.sparkContext // Just used to create test RDDs

让我们RDD使它成为DataFrame

val rdd = sc.parallelize(
  Seq(
    ("first", Array(2.0, 1.0, 2.1, 5.4)),
    ("test", Array(1.5, 0.5, 0.9, 3.7)),
    ("choose", Array(8.0, 2.9, 9.1, 2.5))
  )
)

##方法 1 使用 SparkSession.createDataFrame(RDD obj)。

val dfWithoutSchema = spark.createDataFrame(rdd)

dfWithoutSchema.show()
+------+--------------------+
|    _1|                  _2|
+------+--------------------+
| first|[2.0, 1.0, 2.1, 5.4]|
|  test|[1.5, 0.5, 0.9, 3.7]|
|choose|[8.0, 2.9, 9.1, 2.5]|
+------+--------------------+

##Method 2 使用 SparkSession.createDataFrame(RDD obj) 并指定列名。

val dfWithSchema = spark.createDataFrame(rdd).toDF("id", "vals")

dfWithSchema.show()
+------+--------------------+
|    id|                vals|
+------+--------------------+
| first|[2.0, 1.0, 2.1, 5.4]|
|  test|[1.5, 0.5, 0.9, 3.7]|
|choose|[8.0, 2.9, 9.1, 2.5]|
+------+--------------------+

##Method 3（问题的实际答案）这种方式要求输入 rdd 应该是 RDD[Row] 类型。

val rowsRdd: RDD[Row] = sc.parallelize(
  Seq(
    Row("first", 2.0, 7.0),
    Row("second", 3.5, 2.5),
    Row("third", 7.0, 5.9)
  )
)

创建架构

val schema = new StructType()
  .add(StructField("id", StringType, true))
  .add(StructField("val1", DoubleType, true))
  .add(StructField("val2", DoubleType, true))

现在将 rowsRdd 和 schema 应用到 createDataFrame()

val df = spark.createDataFrame(rowsRdd, schema)

df.show() 
+------+----+----+
|    id|val1|val2|
+------+----+----+
| first| 2.0| 7.0|
|second| 3.5| 2.5|
| third| 7.0| 5.9|
+------+----+----+

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SparkSession 有许多 createDataFrame 方法可以在给定 RDD 的情况下创建 DataFrame。我想其中之一将适用于您的上下文。

例如：

def createDataFrame(rowRDD: RDD[Row], schema: StructType): DataFrame

使用给定模式从包含 Rows 的 RDD 创建一个 DataFrame。

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假设您的 RDD[row] 被称为 rdd，您可以使用：

val sqlContext = new SQLContext(sc) 
import sqlContext.implicits._
rdd.toDF()

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注意：此答案最初发布于 here

我发布此答案是因为我想分享有关我在其他答案中没有找到的可用选项的更多详细信息

要从 RDD 的 Rows 创建 DataFrame，有两个主要选项：

1) 正如已经指出的，您可以使用可以由 import sqlContext.implicits._ 导入的 toDF()。但是，这种方法仅适用于以下类型的 RDD：

RDD[整数]

RDD[长]

RDD[字符串]

RDD[T <: scala.Product]

（来源：SQLContext.implicits 对象的 Scaladoc）

最后一个签名实际上意味着它可以用于元组的 RDD 或案例类的 RDD（因为元组和案例类是 scala.Product 的子类）。

因此，要将此方法用于 RDD[Row]，您必须将其映射到 RDD[T <: scala.Product]。这可以通过将每一行映射到自定义案例类或元组来完成，如以下代码片段所示：

val df = rdd.map({ 
  case Row(val1: String, ..., valN: Long) => (val1, ..., valN)
}).toDF("col1_name", ..., "colN_name")

或者

case class MyClass(val1: String, ..., valN: Long = 0L)
val df = rdd.map({ 
  case Row(val1: String, ..., valN: Long) => MyClass(val1, ..., valN)
}).toDF("col1_name", ..., "colN_name")

这种方法的主要缺点（在我看来）是您必须在 map 函数中逐列显式设置结果 DataFrame 的架构。如果您事先不知道架构，也许这可以通过编程方式完成，但是那里的事情可能会有些混乱。因此，或者，还有另一种选择：

2) 您可以在接受的答案中使用 createDataFrame(rowRDD: RDD[Row], schema: StructType)，它在 SQLContext 对象中可用。转换旧 DataFrame 的 RDD 的示例：

val rdd = oldDF.rdd
val newDF = oldDF.sqlContext.createDataFrame(rdd, oldDF.schema)

请注意，无需显式设置任何架构列。我们重用了旧 DF 的架构，它属于 StructType 类，并且可以轻松扩展。但是，这种方法有时是不可能的，并且在某些情况下可能不如第一种方法有效。

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假设您有一个 DataFrame，并且您想通过将其转换为 RDD[Row] 来对字段数据进行一些修改。

val aRdd = aDF.map(x=>Row(x.getAs[Long]("id"),x.getAs[List[String]]("role").head))

要从 RDD 转换回 DataFrame，我们需要定义 RDD 的 结构类型。

如果数据类型是 Long，那么它将在结构中变为 LongType。

如果 String 则 StringType 在结构中。

val aStruct = new StructType(Array(StructField("id",LongType,nullable = true),StructField("role",StringType,nullable = true)))

现在您可以使用 createDataFrame 方法将 RDD 转换为 DataFrame。

val aNamedDF = sqlContext.createDataFrame(aRdd,aStruct)

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方法1：（斯卡拉）

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
val df_2 = sc.parallelize(Seq((1L, 3.0, "a"), (2L, -1.0, "b"), (3L, 0.0, "c"))).toDF("x", "y", "z")

方法2：（斯卡拉）

case class temp(val1: String,val3 : Double) 

val rdd = sc.parallelize(Seq(
  Row("foo",  0.5), Row("bar",  0.0)
))
val rows = rdd.map({case Row(val1:String,val3:Double) => temp(val1,val3)}).toDF()
rows.show()

方法一：（Python）

from pyspark.sql import Row
l = [('Alice',2)]
Person = Row('name','age')
rdd = sc.parallelize(l)
person = rdd.map(lambda r:Person(*r))
df2 = sqlContext.createDataFrame(person)
df2.show()

方法2：（Python）

from pyspark.sql.types import * 
l = [('Alice',2)]
rdd = sc.parallelize(l)
schema =  StructType([StructField ("name" , StringType(), True) , 
StructField("age" , IntegerType(), True)]) 
df3 = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema) 
df3.show()

从行对象中提取值，然后应用案例类将rdd转换为DF

val temp1 = attrib1.map{case Row ( key: Int ) => s"$key" }
val temp2 = attrib2.map{case Row ( key: Int) => s"$key" }

case class RLT (id: String, attrib_1 : String, attrib_2 : String)
import hiveContext.implicits._

val df = result.map{ s => RLT(s(0),s(1),s(2)) }.toDF

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这是一个简单的示例，将您的 List 转换为 Spark RDD，然后将该 Spark RDD 转换为 Dataframe。

请注意，我使用 Spark-shell 的 scala REPL 来执行以下代码，这里 sc 是 SparkContext 的一个实例，它在 Spark-shell 中隐式可用。希望它能回答你的问题。

scala> val numList = List(1,2,3,4,5)
numList: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5)

scala> val numRDD = sc.parallelize(numList)
numRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[80] at parallelize at <console>:28

scala> val numDF = numRDD.toDF
numDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [_1: int]

scala> numDF.show
+---+
| _1|
+---+
|  1|
|  2|
|  3|
|  4|
|  5|
+---+

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在较新版本的 spark (2.0+) 上

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.types._

val spark = SparkSession
  .builder()
  .getOrCreate()
import spark.implicits._

val dfSchema = Seq("col1", "col2", "col3")
rdd.toDF(dfSchema: _*)

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One needs to create a schema, and attach it to the Rdd.

假设 val spark 是 SparkSession.builder 的产物...

    import org.apache.spark._
    import org.apache.spark.sql._       
    import org.apache.spark.sql.types._

    /* Lets gin up some sample data:
     * As RDD's and dataframes can have columns of differing types, lets make our
     * sample data a three wide, two tall, rectangle of mixed types.
     * A column of Strings, a column of Longs, and a column of Doubules 
     */
    val arrayOfArrayOfAnys = Array.ofDim[Any](2,3)
    arrayOfArrayOfAnys(0)(0)="aString"
    arrayOfArrayOfAnys(0)(1)=0L
    arrayOfArrayOfAnys(0)(2)=3.14159
    arrayOfArrayOfAnys(1)(0)="bString"
    arrayOfArrayOfAnys(1)(1)=9876543210L
    arrayOfArrayOfAnys(1)(2)=2.71828

    /* The way to convert an anything which looks rectangular, 
     * (Array[Array[String]] or Array[Array[Any]] or Array[Row], ... ) into an RDD is to 
     * throw it into sparkContext.parallelize.
     * http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.SparkContext shows
     * the parallelize definition as 
     *     def parallelize[T](seq: Seq[T], numSlices: Int = defaultParallelism)
     * so in our case our ArrayOfArrayOfAnys is treated as a sequence of ArraysOfAnys.
     * Will leave the numSlices as the defaultParallelism, as I have no particular cause to change it. 
     */
    val rddOfArrayOfArrayOfAnys=spark.sparkContext.parallelize(arrayOfArrayOfAnys)

    /* We'll be using the sqlContext.createDataFrame to add a schema our RDD.
     * The RDD which goes into createDataFrame is an RDD[Row] which is not what we happen to have.
     * To convert anything one tall and several wide into a Row, one can use Row.fromSeq(thatThing.toSeq)
     * As we have an RDD[somethingWeDontWant], we can map each of the RDD rows into the desired Row type. 
     */     
    val rddOfRows=rddOfArrayOfArrayOfAnys.map(f=>
        Row.fromSeq(f.toSeq)
    )

    /* Now to construct our schema. This needs to be a StructType of 1 StructField per column in our dataframe.
     * https://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.types.StructField shows the definition as
     *   case class StructField(name: String, dataType: DataType, nullable: Boolean = true, metadata: Metadata = Metadata.empty)
     * Will leave the two default values in place for each of the columns:
     *        nullability as true, 
     *        metadata as an empty Map[String,Any]
     *   
     */

    val schema = StructType(
        StructField("colOfStrings", StringType) ::
        StructField("colOfLongs"  , LongType  ) ::
        StructField("colOfDoubles", DoubleType) ::
        Nil
    )

    val df=spark.sqlContext.createDataFrame(rddOfRows,schema)
    /*
     *      +------------+----------+------------+
     *      |colOfStrings|colOfLongs|colOfDoubles|
     *      +------------+----------+------------+
     *      |     aString|         0|     3.14159|
     *      |     bString|9876543210|     2.71828|
     *      +------------+----------+------------+
    */ 
    df.show 

相同的步骤，但更少的 val 声明：

    val arrayOfArrayOfAnys=Array(
        Array("aString",0L         ,3.14159),
        Array("bString",9876543210L,2.71828)
    )

    val rddOfRows=spark.sparkContext.parallelize(arrayOfArrayOfAnys).map(f=>Row.fromSeq(f.toSeq))

    /* If one knows the datatypes, for instance from JDBC queries as to RDBC column metadata:
     * Consider constructing the schema from an Array[StructField].  This would allow looping over 
     * the columns, with a match statement applying the appropriate sql datatypes as the second
     *  StructField arguments.   
     */
    val sf=new Array[StructField](3)
    sf(0)=StructField("colOfStrings",StringType)
    sf(1)=StructField("colOfLongs"  ,LongType  )
    sf(2)=StructField("colOfDoubles",DoubleType)        
    val df=spark.sqlContext.createDataFrame(rddOfRows,StructType(sf.toList))
    df.show

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我试图用字数问题来解释解决方案。 1.使用sc读取文件

生成字数 生成 DF 的方法 rdd.toDF 方法 rdd.toDF("word","count") spark.createDataFrame(rdd,schema) 使用 spark val rdd=sc.textFile("D://cca175/data 读取文件/") Rdd to Dataframe val df=sc.textFile("D://cca175/data/").toDF("t1") df.show 方法1 创建字数RDD to Dataframe val df=rdd.flatMap(x =>x.split(" ")).map(x=>(x,1)).reduceByKey((x,y)=>(x+y)).toDF("word","count") 方法2 Create Dataframe from Rdd val df=spark.createDataFrame(wordRdd) # with header val df=spark.createDataFrame(wordRdd).toDF("word","count") df.show Method3 Define Schema import org.apache.spark.sql .types._ val schema=new StructType()。添加（StructField（“单词”，StringType，true））。 add(StructField("count",StringType,true)) 创建 RowRDD 导入 org.apache.spark.sql.Row val rowRdd=wordRdd.map(x=>(Row(x._1,x._2))) 创建 DataFrame来自具有模式 val df=spark.createDataFrame(rowRdd,schema) df.show 的 RDD

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我遇到了同样的问题，终于解决了。这非常简单易行。

您必须添加此代码 import sc.implicits._，sc 表示 SQLContext。添加此代码，您将获得 rdd.toDF() 方法。将您的 rdd[RawData] 转换为 rdd[YourCaseClass]。例如，你有一个 rdd[(String, Integer, Long)] 这样的 rdd 类型，你可以创建一个 Case Class YourCaseClass(name: String, age: Integer, timestamp: Long) 并使用 YourCaseClass 类型将原始 rdd 转换为 rdd ，然后您将 rdd[YourCaseClass] 保存 rdd[YourCaseClass] 到 hive 表。 yourRdd.toDF().write.format("parquet").mode(SaveMode.Overwrite).insertInto(yourHiveTableName) 用case类来表示rdd类型，我们可以避免命名每个列字段或StructType相关的schema。

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要将 Array[Row] 转换为 DataFrame 或 Dataset，以下操作可以优雅地工作：

说，模式是该行的 StructType，然后

val rows: Array[Row]=...
implicit val encoder = RowEncoder.apply(schema)
import spark.implicits._
rows.toDS

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