Spark DataFrame Dataset 的java使用入门

本文介绍了在Java中使用Spark DataFrame和Dataset的基本步骤,包括如何初始化SparkSession和JavaSparkContext,从JavaRDD创建DataFrame,根据json文件创建DataFrame,以及如何构建和使用Dataset。特别强调了在创建Dataset时对类成员访问权限的要求,以及版本匹配的重要性。

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问题描述

环境介绍

依赖库:
spark-core_2.11 version: ‘2.4.0’
hadoop-client version: ‘3.1.1’
spark-sql_2.11 version: ‘2.4.0’
jackson-module-scala_2.11 version: ‘2.8.8’

DataFrame 和 Dataset是 spark中的一种重要数据格式,它支持使用SQL的操作去操作数据集
然而官方文档上的介绍过于简略,而且java的api文档更是简略到一定程度,例如对参数的介绍是 ‘no document’,让人无语
如果你还没开始写项目的话,建议尽早选用scala来构建吧,scala的教程多,文档也比java好很多,而且spark就是用scala编写,函数支持方面一定也是最好的
本篇blog就简介java api的使用过程,以及一些坑

问题解决
如何初始化

首先需要import的如下:

import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.*;

之后,在main函数中
new 一个 SparkSession对象,

SparkSession spark = SparkSession
                .builde
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