C/C++教程

Spark SQL(二)关于schema

本文主要是介绍Spark SQL(二)关于schema,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

加载csv文件时参数inferSchema会起作用

比如下面代码:

package com.github.ralgond.sparkjavaapi.sql;

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class Sql {

	public static void main(String args[]) {
		SparkSession spark = SparkSession.builder().getOrCreate();
		
		Dataset<Row> df = spark.read().format("csv")
				.option("sep", ";")
				.option("inferSchema", "false")
				.option("header", "true")
				.load("examples/src/main/resources/people.csv");
		
		df.show();
		
		df.printSchema();
	}
}

输出结果为

root
 |-- name: string (nullable = true)
 |-- age: string (nullable = true)
 |-- job: string (nullable = true)

修改.option("inferSchema", "false")成.option("inferSchema", "true")后的结果为:

root
 |-- name: string (nullable = true)
 |-- age: integer (nullable = true)
 |-- job: string (nullable = true)

选项inferSchema的默认值为false。

加载json文件时参数inferSchema并不起作用

比如下面的代码:

package com.github.ralgond.sparkjavaapi.sql;

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class Sql {

	public static void main(String args[]) {
		SparkSession spark = SparkSession.builder().getOrCreate();
		
		Dataset<Row> df = spark.read().format("json")
				.option("inferSchema", "false")
				.load("examples/src/main/resources/people.json");
		
		df.printSchema();
	}
}

输出结果为:

root
 |-- age: long (nullable = true)
 |-- name: string (nullable = true)
这篇关于Spark SQL(二)关于schema的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!