spark-通过StructType直接指定Schema

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1. package cn.itcast.spark.sql  
2.   
3. import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext}  
4. import org.apache.spark.sql.types._  
5. import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}  
6.   
7. /** 
8.   * Created by ZX on 2015/12/11. 
9.   */  
10. object SpecifyingSchema {  
11.   def main(args: Array[String]) {  
12.     //创建SparkConf()并设置App名称  
13.     val conf = new SparkConf().setAppName("SQL-2")  
14.     //SQLContext要依赖SparkContext  
15.     val sc = new SparkContext(conf)  
16.     //创建SQLContext  
17.     val sqlContext = new SQLContext(sc)  
18.     //从指定的地址创建RDD  
19.     val personRDD = sc.textFile(args(0)).map(_.split(" "))  
20.     //通过StructType直接指定每个字段的schema  
21.     val schema = StructType(  
22.       List(  
23.         StructField("id", IntegerType, true),  
24.         StructField("name", StringType, true),  
25.         StructField("age", IntegerType, true)  
26.       )  
27.     )  
28.     //将RDD映射到rowRDD  
29.     val rowRDD = personRDD.map(p => Row(p(0).toInt, p(1).trim, p(2).toInt))  
30.     //将schema信息应用到rowRDD上  
31.     val personDataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)  
32.     //注册表  
33.     personDataFrame.registerTempTable("t_person")  
34.     //执行SQL  
35.     val df = sqlContext.sql("select * from t_person order by age desc limit 4")  
36.     //将结果以JSON的方式存储到指定位置  
37.     df.write.json(args(1))  
38.     //停止Spark Context  
39.     sc.stop()  
40.   }  
41. }  

将程序打成jar包，上传到spark集群，提交Spark任务

/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \

--class cn.itcast.spark.sql.InferringSchema \

--master spark://node1.itcast.cn:7077 \

/root/spark-mvn-1.0-SNAPSHOT.jar \

hdfs://node1.itcast.cn:9000/person.txt \

hdfs://node1.itcast.cn:9000/out1

 

查看结果

hdfs dfs -cat  hdfs://node1.itcast.cn:9000/out1/part-r-*