使用Spark DataFrame创建包含空值的整数、长整型、双精度浮点数和浮点数列的方法

最新推荐文章于 2025-11-25 09:10:01 发布
最新推荐文章于 2025-11-25 09:10:01 发布
阅读量149 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： spark 大数据 分布式 编程
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechProX/article/details/132808663
编程 专栏收录该内容
392 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用Scala和Spark DataFrame API创建包含空值的整数、长整型、双精度浮点数和浮点数列。通过导入Spark依赖，创建SparkSession，定义包含空值的DataFrame结构，并使用`toDF()`方法将其转换为DataFrame，最终验证DataFrame的内容，展示成功创建含空值的数据集。

使用Spark DataFrame创建包含空值的整数、长整型、双精度浮点数和浮点数列的方法

在Spark中，DataFrame是一种分布式数据集合，用于处理结构化数据。您可以使用Spark DataFrame API创建包含空值的列。下面将详细介绍如何使用Scala编程语言在Spark DataFrame中创建包含空值的整数、长整型、双精度浮点数和浮点数列。

首先，我们需要导入Spark相关的依赖项和创建SparkSession实例。

import org.apache.spark.sql.{
   
   SparkSession, Row}
import org.
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Spark创建空的DataFrame
主要分享大数据相关的知识，如Spark、Hudi
08-16 1万+
我的原创地址：https://dongkelun.com/2018/08/14/sparkEmptyDataFrame/ 前言 本文主要给出Spark创建空的DataFrame的代码示例，这里讲的空的DataFrame主要指有列名（可以自己随意指定），但是没有行的DataFrame，因为自己在开发过程中有这个需求，之前并不知道怎么创建，就查了一下，发现资料并不多，不知道因为太简单还是用的人少~......
[Spark版本升级]-- spark-2.2.0发行说明
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
07-18 6914
Spark-2.2.0版本发行时间：2017-7-11   一、Jira说明： https://issues.apache.org/jira/secure/ReleaseNote.jspa?projectId=12315420&version=12338275   子任务 [ SPARK-1267 ] - 添加PySpark的pip安装程序 [ SPARK-3249 ] - ...
DataFrame空值的判断和处理
六月闻君
03-06 1624
DataFrame查询空值的判断和处理的问题，对dataframe的索引查询定位的理解有进了一步。
spark创建空dataframe
bitcarmanlee的博客
03-23 1062
源码中已经很明确告诉我们，emptyDataFrame创建了一个不含任何行列且schema为空的dataframe。项目中会需要用到创建空的dataframe。spark提供了emptyDataFrame方法，可以直接创建。错误信息也很直观，emptydf是0 columns，df是2 columns，所以无法直接union。为了解决上面的问题，我们需要在生成emptyDataFrame的时候指定schema。这个空的dataframe在实际中用途有限，比如如下场景。上面的方法运行时候直接抛出错误信息。
Scala创建新的空DataFrame
u012280876的博客
09-24 5490
Scala创建新的空DataFrame前言实现参考博客 前言 本文主要是对Scala中创建空DataFrame的方式进行介绍，以下将会列举不同的代码示例 实现 方式一： /** * 创建一个空的DataFrame，代表用户 * 有四列，分别代表ID、名字、年龄、生日 */ val colNames = Array("id", "name", "age", "...
Spark 如何生成一个空的DataFrame
weixin_39031707的博客
06-21 2811
@羲凡——只为了更好的活着 Spark 如何生成一个空的DataFrame Q：Spark如何生成一个空的DataFrame A：有两种情况，一种是没有列的DataFrame，一种是有列的DataFrame，情况2最实用 情况1.生成一个无列的空DataFrame val df = spark.emptyDataFrame 1 情况2.生成一个有列的空DataFrame // 生成一个空的三列Da...
PySpark操作DataFrame常用方法
weixin_43322583的博客
08-12 2610
python使用pyspark操作dataframe的常用方法
【大数据分析】Spark SQL查询：DataFrame
sword_csdn的博客
06-16 971
RDD代表了一种低级，直接的方式来处理Spark中的数据，它是Spark运行时的核心，而DataFrame API用于类似于表的形式处理结构化的分布式数据。DataFrame的灵感来自几种语言：Python的Pandas包中的DataFrame，R中的DataFrame和Julia语言的DataFrame。Spark的不同之处在于它们的分布式特性和Spark的Catalyst，它可以基于可插拔数据源、规则和数据类型实时优化资源使用。
Pandas复杂类型解析常见问题与解决
Java/Python大数据随笔
09-09 367
对于c1（复杂json样式的字符串），需要使用json模块进行格式转换。对于c1（对象列表样式的字符串），需要使用json模块进行格式转换。对于c1（json样式的字符串），需要使用json模块进行格式转换。解决：不要使用Excel打开CSV文件（会丢失精度）对于c1（列表样式的字符串），需要进行类型转换。对于c2（json对象），无需处理。（x.0）问题解决：将该列转换为。对于c2（字符串列表），无需处理。对于c2（对象列表），无需处理。列存在空值读取结果为。
spark dataframe API 整理
ZhanYunQI的博客
04-27 4218
1，从列表中创建dataframe    列表的每一个元素转换成Row对象，利用parallelize()函数将列表转换成RDD，toDF()函数将RDD转换成dataframe    from pyspark.sql import Row    l=[Row(name='jack',age=10),Row(name='lucy',age=12)]    df=sc.parallelize
三.SparkSQL之DataFrame基本API操作
飞翔的宇宙
10-09 4369
废话不多说直接上代码和图解: import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by 李国辉 on 2018/10/9. * DataFrame API基本操作 */ object DataFrameApp { def main(args: Array[String]) { val spark = SparkS...
Spark ：2.0三种API的传说：RDD，DataFrame和Dataset[译]
不花的花和尚的博客
10-09 1244
对于开发来说，最具吸引力的是一组API可以使其提高生产力，易于使用，直观和富有表现力。 Apache Spark对开发人员的吸引力在于它对大量数据集操作十分简易，并且跨语言（Scala，Java，Python和R）. 本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD，DataFrame和Dataset三种API；它们各自适合的使用场景；它们的性能和优化；列举使用DataFrame和Datas...
4、Spark DataFrame理解和使用之不同数据类型的操作(一)
Toby的博客
10-24 2244
数据类型： Booleans布尔型 Numbers数值型 Strings字符型 Dates and Timestamps 日期和时间戳 Handling Null 空值 Complex Types 复杂类型 User Defined Functions 用户自定义函数 常用的处理模块有DataFrameStatFunctions（统计分析模块）和DataFrameNaFunctions（处理缺失值模块），里面包含很多相应场景中会用到的函数和方法。Column方法，包含一些跟处理列相关的方法.
CENTOS上的网络安全工具（二十八）SPARK+NetSA Security Tools容器化部署(4)
lhyzws的专栏
11-22 802
在一长串努力的基础上，现在我们应该可以构建较为完整的数据预处理到分析的流程了。下面我们从单容器开始，逐步构建集群化的数据处理分析环境——当然这个环境仍然是初步的，我们暂时还只能将其限制在对pcap文件的批量导入处理上。毕竟，还有好多东西我们尚未涉足。
Hive on Spark && Spark on Hive配置
m0_46241543的博客
11-22 92
本文详细介绍了Hive与Spark集成的两种配置方式：Hive on Spark和Spark on Hive。Hive on Spark通过修改Hive执行引擎为Spark，提升计算效率但需注意内存配置；Spark on Hive则让Spark直接访问Hive元数据，提供更灵活的数据处理能力。配置步骤包括环境变量设置、配置文件修改、HDFS目录创建、依赖文件上传等关键操作，并提供了测试方法和中文乱码解决方案。两种方式都实现了Hive与Spark的优势互补，可根据实际需求选择适合的集成方案。
ODS到DWS的“质量守门人”：数据仓库核心链路的质控
最新发布
2401_83088008的博客
11-25 54
内部逻辑校验：比如DWS层“日销售额”应等于“日有效订单数”乘以“平均客单价”，且各省份的销售额汇总应等于全国总销售额（避免汇总时出现计算错误）。外部对比校验：将DWS层的“日销售额”与业务系统的“前台显示销售额”进行对比（允许±1%的误差，因数据同步延迟导致），若误差超过阈值，则排查是汇总逻辑问题还是数据同步问题。
flink/spark/hive 使用paimon
sunxunyong的博客
11-22 380
Spark on Hive（kyuubi）使用paimon。Spark Jar使用paimon。Flink使用paimon。
从电商订单混乱到数据有序：数据仓库解耦的实战
2401_83088008的博客
11-25 59
回到面试题本身，数据仓库的解耦并非抽象的技术概念，而是通过“分层架构”实现的“责任拆分”——ODS层隔离业务系统，解决“物理依赖”问题；DW层整合加工数据，解决“逻辑混乱”问题；ADS层按需服务，解决“使用低效”问题。其本质是让数据在流动过程中，每一层都只做“自己该做的事”，就像一条有序的生产线，从原材料（原始数据）到半成品（清洗后数据）再到成品（应用数据），每个环节相互独立又紧密衔接。最终实现的，不仅是数据架构的稳定，更是数据对业务的快速响应和有效赋能——这正是数据仓库的核心价值所在。
Spark 2.11 DataFrame创建全解析：多种方式与源码洞察
本文将详细介绍如何使用Spark 2.x的各种方式来创建DataFrame，包括案列类（CaseClass）、元组（Tuple）、JavaBean对象、JSON、Row对象、集合（Set和Map）、数组以及Parquet数组等数据结构。 首先，我们来看创建...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值