Spark无法使用反射的方式创建DataSet的解决方式

SparkSQL 之 RDD转为DataSet的两种方式 DataFrame可以从结构化文件、hive表、外部数据库以及现有的RDD加载构建得到。这里主要针对从现有的RDD来构建DataFrame进行实践与解析。 Spark SQL支持将现有的RDDs转换为DataSet的两种不同的方法。 第一种方法是使用反射来推断包含特定对象类型的RDD的模式。在写Spark程序的同时,已经知道了模式,这种基于反射的方法可以使代码更简洁并且程序工作得更好。第二种方 阅读详情

无法使用反射的方式创建 DataSet 主要是 Spark 中的  implicits 隐式转换包没有导入。当你创建的是 HiveContext 的时候就需要导入 HiveContext 的

比如:

val sc = new SparkContext(conf)

val hiveContext = new HiveContext(sc)

那么你就需要导入:

import hiveContext.implicits._

如果是 SparkSession 那么如下:

val sparkSrssion = SparkSession
  .builder()
  .appName("Spark SQL basic example")
  .getOrCreate()

导入隐式转换包:

import sparkSrssion.implicits._

 

创建DataFrame/DataSet的三种方法 创建DataFrame/DataSet的三种方法 下面直接copy代码 ** List item 第1种:指定列名添加Schema** package spark_sql import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.types.{Intege... 阅读详情

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Han_Lin_
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