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指定されたスキーマで空のDataFrameを作成する方法は？

Scalaで指定されたスキーマを使用してDataFrameに作成します。 JSONの読み取り（空のファイルを読み取ることを意味します）を使用しようとしましたが、それがベストプラクティスではないと思います。

scalaapache-sparkdataframeapache-spark-sql
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user1735076

次のスキーマを持つデータフレームが必要であると仮定します。

root
 |-- k: string (nullable = true)
 |-- v: integer (nullable = false)

データフレームのスキーマを定義し、空のRDD[Row]を使用するだけです。

import org.Apache.spark.sql.types.{
    StructType, StructField, StringType, IntegerType}
import org.Apache.spark.sql.Row

val schema = StructType(
    StructField("k", StringType, true) ::
    StructField("v", IntegerType, false) :: Nil)

// Spark < 2.0
// sqlContext.createDataFrame(sc.emptyRDD[Row], schema) 
spark.createDataFrame(sc.emptyRDD[Row], schema)

PySparkの同等物はほとんど同じです：

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType

schema = StructType([
    StructField("k", StringType(), True), StructField("v", IntegerType(), False)
])

# or df = sc.parallelize([]).toDF(schema)

# Spark < 2.0 
# sqlContext.createDataFrame([], schema)
df = spark.createDataFrame([], schema)

ProductのようなTuple型で暗黙的なエンコーダーを使用する（Scalaのみ）：

import spark.implicits._

Seq.empty[(String, Int)].toDF("k", "v")

またはケースクラス：

case class KV(k: String, v: Int)

Seq.empty[KV].toDF

または

spark.emptyDataset[KV].toDF
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zero323

Spark 2.0.0以降では、次のことができます。

ケースクラス

Person caseクラスを定義しましょう：

scala> case class Person(id: Int, name: String)
defined class Person

spark SparkSessionの暗黙的なEncodersのインポート：

scala> import spark.implicits._
import spark.implicits._

そして、SparkSessionを使用して空のDataset[Person]を作成します。

scala> spark.emptyDataset[Person]
res0: org.Apache.spark.sql.Dataset[Person] = [id: int, name: string]

スキーマDSL

org.Apache.spark.sql.ColumnName でスキーマ「DSL」を使用することもできます（DataFramesのサポート関数を参照） ）。

scala> val id = $"id".int
id: org.Apache.spark.sql.types.StructField = StructField(id,IntegerType,true)

scala> val name = $"name".string
name: org.Apache.spark.sql.types.StructField = StructField(name,StringType,true)

scala> import org.Apache.spark.sql.types.StructType
import org.Apache.spark.sql.types.StructType

scala> val mySchema = StructType(id :: name :: Nil)
mySchema: org.Apache.spark.sql.types.StructType = StructType(StructField(id,IntegerType,true), StructField(name,StringType,true))

scala> import org.Apache.spark.sql.Row
import org.Apache.spark.sql.Row

scala> val emptyDF = spark.createDataFrame(sc.emptyRDD[Row], mySchema)
emptyDF: org.Apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, name: string]

scala> emptyDF.printSchema
root
 |-- id: integer (nullable = true)
 |-- name: string (nullable = true)
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Jacek Laskowski
import scala.reflect.runtime.{universe => ru}
def createEmptyDataFrame[T: ru.TypeTag] =
    hiveContext.createDataFrame(sc.emptyRDD[Row],
      ScalaReflection.schemaFor(ru.typeTag[T].tpe).dataType.asInstanceOf[StructType]
    )
  case class RawData(id: String, firstname: String, lastname: String, age: Int)
  val sourceDF = createEmptyDataFrame[RawData]
3
Ravindra

ここで、scalaのStructTypeを使用してスキーマを作成し、空のテーブルを作成できるように空のRDDを渡すことができます。次のコードは同じものです。

import org.Apache.spark.SparkConf
import org.Apache.spark.SparkContext
import org.Apache.spark.sql._
import org.Apache.spark.sql.Row
import org.Apache.spark.sql.SparkSession
import org.Apache.spark.sql.types.StructType
import org.Apache.spark.sql.types.StructField
import org.Apache.spark.sql.types.IntegerType
import org.Apache.spark.sql.types.BooleanType
import org.Apache.spark.sql.types.LongType
import org.Apache.spark.sql.types.StringType



//import org.Apache.hadoop.Hive.serde2.objectinspector.StructField

object EmptyTable extends App {
  val conf = new SparkConf;
  val sc = new SparkContext(conf)
  //create sparksession object
  val sparkSession = SparkSession.builder().enableHiveSupport().getOrCreate()

  //Created schema for three columns 
   val schema = StructType(
    StructField("Emp_ID", LongType, true) ::
      StructField("Emp_Name", StringType, false) ::
      StructField("Emp_Salary", LongType, false) :: Nil)

      //Created Empty RDD 

  var dataRDD = sc.emptyRDD[Row]

  //pass rdd and schema to create dataframe
  val newDFSchema = sparkSession.createDataFrame(dataRDD, schema)

  newDFSchema.createOrReplaceTempView("tempSchema")

  sparkSession.sql("create table Finaltable AS select * from tempSchema")

}
3
Nilesh Shinde

これは、pyspark 2.0.0以上で空のデータフレームを作成するソリューションです。

from pyspark.sql import SQLContext
sc = spark.sparkContext
schema = StructType([StructField('col1', StringType(),False),StructField('col2', IntegerType(), True)])
sqlContext.createDataFrame(sc.emptyRDD(), schema)
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braj

空のDataSetを作成するJavaバージョン：

public Dataset<Row> emptyDataSet(){

    SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Simple Application")
                .config("spark.master", "local").getOrCreate();

    Dataset<Row> emptyDataSet = spark.createDataFrame(new ArrayList<>(), getSchema());

    return emptyDataSet;
}

public StructType getSchema() {

    String schemaString = “column1 column2 column3 column4 column5”;

    List<StructField> fields = new ArrayList<>();

    StructField indexField = DataTypes.createStructField(“column0”, DataTypes.LongType, true);
    fields.add(indexField);

    for (String fieldName : schemaString.split(" ")) {
        StructField field = DataTypes.createStructField(fieldName, DataTypes.StringType, true);
        fields.add(field);
    }

    StructType schema = DataTypes.createStructType(fields);

    return schema;
}
1
kumar