1. Dataframe的生成

1.1 通过 toDF()函数创建

Seq+toDF

val someDF = Seq(
  (8, "bat"),
  (64, "mouse"),
  (-27, "horse")
).toDF("number", "word")

注意：如果直接用toDF()而不指定列名字，那么默认列名为"_1", "_2", ... Seq.toDF()的一个弊端是列类型和nullable标志无法被指定

case Class+rdd+toDF

case class Person(name: String, age: Int)
val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt")//得到rdd
                 .map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt))//转为元素为Person的RDD
                 .toDF()//转换为Dataframe

优点：可以指定数据类型

1.2 通过 creatDataFrame()函数创建

val someData = Seq(
  Row(8, "bat"),
  Row(64, "mouse"),
  Row(-27, "horse")
)

val someSchema = List(
  StructField("number", IntegerType, true),
  StructField("word", StringType, true)
)

val someDF = spark.createDataFrame(
  spark.sparkContext.parallelize(someData),
  StructType(someSchema)
)

跟toDF一样，这里创建DataFrame的数据形态也可以是本地Seq或者RDD，多了一个StructType参数指定Schema，要求输入为RDD[Row]。

1.3 通过读取文件创建

1.3.1读取parquet

val df = sqlContext.read.parquet("hdfs:/path/to/file")
val df = sqlContext.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet")//Load默认是parquet格式，通过format指定格式
val df = sqlContext.read.format("parquet").load("examples/src/main/resources/users.parquet")

1.3.2 读取json

val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")//也有load版本
// Displays the content of the DataFrame to stdout
df.show()
// +----+-------+
// | age|   name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// |  30|   Andy|
// |  19| Justin|
// +----+-------+
val df=spark.read.format("json").load("examples/src/main/resources/people.json")

1.3.3 读取CSV

val df = spark.read
        .format("com.databricks.spark.csv")
        .option("header", "true") //reading the headers
        .option("mode", "DROPMALFORMED")
        .load("csv/file/path"); //.csv("csv/file/path") //spark 2.0 api

2. Dataframe系列操作

2.1 对象的action

df.show：df.show(10)显示10条
df.collect：获取所有数据到数组，返回Array对象，每一条记录由一个GenericRowWithSchema对象来表示，可以存储字段名及字段值。
df.collectAsList：与collect类似，返回List对象
df.describe(cols:String*)：获取指定字段的统计信息，结果仍然为DataFrame对象，用于统计数值类型字段的统计值，比如count, mean, stddev, min, max等。
```
jdbcDF .describe("c1" , "c2", "c4" ).show()
```

image-20200701202522068.png

first, head, take, takeAsList：获取若干行记录

（1）first获取第一行记录
　（2）head获取第一行记录，head(n: Int)获取前n行记录
　（3）take(n: Int)获取前n行数据
　（4）takeAsList(n: Int)获取前n行数据，并以List的形式展现
以Row或者Array[Row]的形式返回一行或多行数据。first和head功能相同。
take和takeAsList方法会将获得到的数据返回到Driver端，所以，使用这两个方法时需要注意数据量，以免Driver发生OutOfMemoryError。

2.2 对象的条件查询和join等操作

df.where("id==1 or c1=='b'")：通过对列值进行筛选，用and和or连接多个条件，返回dataframe。
df.filter：与where类似
df.select("col1",”col2“)：查询指定字段，返回dataframe

还有一个重载的select方法，不是传入String类型参数，而是传入Column类型参数。可以实现select id, id+1 from test这种逻辑。

jdbcDF.select(jdbcDF( "id" ), jdbcDF( "id") + 1 ).show( false)

与selec类似功能，但得到Column类型对象的方法是apply以及col方法，一般用apply方法更简便。
selectExpr：可以对指定字段进行特殊处理
可以直接对指定字段调用UDF函数，或者指定别名等。传入String类型参数，得到DataFrame对象。示例，查询id字段，c3字段取别名time，c4字段四舍五入：

jdbcDF .selectExpr("id" , "c3 as time" , "round(c4)" ).show(false)

image-20200701204138189.png

order by和sort：按指定字段排序，默认为升序。示例1，按指定字段排序。加个-表示降序排序。sort和orderBy使用方法相同
```
jdbcDF.orderBy(- jdbcDF("c4")).show(false)
// 或者
jdbcDF.orderBy(jdbcDF("c4").desc).show(false)
```
sortWithinPartitions：和上面的sort方法功能类似，区别在于sortWithinPartitions方法返回的是按Partition排好序的DataFrame对象。
group by
```
jdbcDF .groupBy("c1" )
jdbcDF.groupBy( jdbcDF( "c1"))
```
group by得到的是GroupedData对象，可接max()、min()、mean()、sum()、count()等聚合操作。也可接agg()、pivot()。
```
jdbcDF.agg("id" -> "max", "c4" -> "sum")
```

union ：unionAll方法，类似SQL
join：Dataframe提供了6种join方法。
- 笛卡尔积：joinDF1.join(joinDF2)
- joinDF1.join(joinDF2,"id")通过id来join
- joinDF1.join(joinDF2, Seq("id", "name")）多个字段join
- joinDF1.join(joinDF2, Seq("id", "name"), "inner"） 指定join类型 inner, outer, left_outer, right_outer, leftsemi
- joinDF1.join(joinDF2 , joinDF1("id" ) === joinDF2( "t1_id"))
- joinDF1.join(joinDF2 , joinDF1("id" ) === joinDF2( "t1_id"), "inner")
获取指定字段统计信息

stat方法可以用于计算指定字段或指定字段之间的统计信息，比如方差，协方差等。这个方法返回一个DataFramesStatFunctions类型对象。
　　下面代码演示根据c4字段，统计该字段值出现频率在30%以上的内容。在jdbcDF中字段c1的内容为"a, b, a, c, d, b"。其中a和b出现的频率为2 / 6，大于0.3
jdbcDF.stat.freqItems(Seq ("c1") , 0.3).show()
获取两个DataFrame中共有的记录

intersect方法可以计算出两个DataFrame中相同的记录，

jdbcDF.intersect(jdbcDF.limit(1)).show(false)

获取一个df有另一个没有的记录

jdbcDF.except(jdbcDF.limit(1)).show(false)
操作字段名
- withColumnRenamed：重命名DataFrame中的指定字段名。如果指定的字段名不存在，不进行任何操作。下面示例中将jdbcDF中的id字段重命名为idx。
jdbcDF.withColumnRenamed( "id" , "idx" )
- withColumn：往当前DataFrame中新增一列。whtiColumn(colName: String , col: Column)方法根据指定colName往DataFrame中新增一列，如果colName已存在，则会覆盖当前列。以下代码往jdbcDF中新增一个名为id2的列，
jdbcDF.withColumn("id2", jdbcDF("id")).show( false)
行转列
有时候需要根据某个字段内容进行分割，然后生成多行，这时可以使用explode方法。下面代码中，根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示：

jdbcDF.explode( "c3" , "c3_" ){time: String => time.split( " " )}

3. Dataframe存储

df.write.save("namesAndFavColors.parquet")//默认parque文件存储
df.write.format("类型")..mode(SaveMode.Overwrite).save("Path")

saveMode:error(default)|append|overwrite|ignore

【Spark学习笔记】Dataframe操作大全