RDD和DataFrame转换（Java+Scala）

一：RDD与DataFrame转换
1. 通过反射的方式来推断RDD元素中的元数据。因为RDD本身一条数据本身是没有元数据的，例如Person，而Person有name,id等，而record是不知道这些的，但是变成DataFrame背后一定知道，通过反射的方式就可以了解到背后这些元数据，进而转换成DataFrame。
如何反射？
Scala: 通过case class映射，在case class里面说我们这个RDD里面每个record的不同列的元数据是什么。
Java: 如何描述数据的元数据？构建Java Bean，使用Java Bean构建元数据信息，然后变换成DataFrame，但是此种方法不可以构建DataFrame嵌套类型。
2. 动态获取Schema,我们并不知道RDD的元数据信息，所以只能根据曾经运行时动态构建一份具体的元数据。然后将具体的元数据运行在存在的RDD上。而且这种情况比较常见。
二：代码实战

package com.dt.spark.SparkApps.sql;

import java.util.List;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;

/**
 * 使用反射的方式将RDD转换成为DataFrame
    Person [id=1, name=Spark, age=7]
    Person [id=2, name=Hadoop, age=10]
 */
public class RDDToDataFrameByReflection {

    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("RDDToDataFrameByReflection");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);

        //读取数据
        JavaRDD<String> lines = sc.textFile("E://persons.txt");

        JavaRDD<Person> persons = lines.map(new Function<String,Person>(){

            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public Person call(String line) throws Exception {
                String[] splited = line.split(",");
                Person p = new Person();
                p.setId(Integer.valueOf(splited[0].trim()));
                p.setName(splited[1].trim());
                p.setAge(Integer.valueOf(splited[2].trim()));
                return p;
            }

        });

        //第一个参数：RDD，第二个参数是JavaBean，Person类
        //第二参数就是封装的JavaBean，JavaBean中封装了Person的元数据信息，
        //通过第二个参数DataFrame也就获得了元数据信息。
        //在底层通过反射的方式获得Person的所有Fields，结合RDD本身，就生成了DataFrame
        DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(persons, Person.class);

        df.registerTempTable("persons");
        DataFrame bigDatas = sqlContext.sql("select * from persons where age >= 6");

        //DataFrame => RDD
        JavaRDD<Row> bigDataRDD = bigDatas.javaRDD();

        JavaRDD<Person> result = bigDataRDD.map(new Function<Row,Person>(){

            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public Person call(Row row) throws Exception {
                //返回具体每条记录
                Person p = new Person();

                /**
                 * 由于数据在DataFrame会进行优化，里面会对元数据进行排序
                 * 顺序可能就不是id name age的顺序了。
                 */
                p.setId(row.getInt(1));
                p.setName(row.getString(2));
                p.setAge(row.getInt(0));

                return p;
            }

        });

        List<Person> personList = result.collect();
        for(Person p : personList){
            System.out.println(p);
        }

    }

}

People.java源码如下：

package com.dt.spark.SparkApps.sql;

import java.io.Serializable;

//因为底层是反射，要求JavaBean是public
//此时需要序列化，因为是分布式方式。
public class Person implements Serializable{

    private static final long serialVersionUID = 1L;
    private int id;
    private String name;
    private int age;    public int getId() {
        return id;
    }
    public void setId(int id) {
        this.id = id;
    }
    public String getName() {
        return name;
    }
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
    public int getAge() {
        return age;
    }
    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Person [id=" + id + ", name=" + name + ", age=" + age + "]";
    }
}

1.作业：
使用Scala在IDE中实战RDD和DataFrame转换操作

package com.dataguru.xzl.two.com.dt



import org.apache.spark.sql.SQLContext

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}



/**

 * Created by xzl on 2016/3/16.

 */

object RDD2DataFrameByReflection {

  //case class 要放在main方法外面

  case class Person(id: Int, name: String, age: Int)

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("RDD2DataFrameByReflection")

    val sc = new SparkContext(conf)

    val sqlContext = new SQLContext(sc)



    // 导入语句，可以隐式地将RDD转化成DataFrame

    import sqlContext.implicits._

    val lines = sc.textFile("d://persons.txt")

    val df = lines.map(_.split(",")).map { splited =>

      Person(splited(0).trim().toInt, splited(1), splited(2).trim().toInt)

    }.toDF()

    df.registerTempTable("persons")

    val bigDatas = sqlContext.sql("select * from persons where age >= 6")

    val personList = bigDatas.javaRDD.collect()

    for (p <- personList.toArray) {

      println(p)

    }

  }

}