如何创建具有指定模式的空DataFrame？

Question

我想在 Scala 中使用指定的模式在

DataFrame

上创建。我尝试使用 JSON 读取（我的意思是读取空文件），但我认为这不是最佳实践。

Answer 1

假设您想要一个具有以下模式的数据框：

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

您只需定义数据框的架构并使用空

RDD[Row]

:

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 等效项几乎相同：

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)

使用带有

Product

类型的隐式编码器（仅限 Scala），例如

Tuple

:

import spark.implicits._

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

或案例类别：

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

Seq.empty[KV].toDF

或

spark.emptyDataset[KV].toDF

Answer 2

从 Spark 2.0.0 开始，您可以执行以下操作。

案例类

让我们定义一个

Person

案例类：

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

导入

spark

SparkSession 隐式

Encoders

：

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

并使用 SparkSession 创建一个空的

Dataset[Person]

:

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

架构DSL

您还可以使用架构“DSL”（请参阅org.apache.spark.sql.ColumnName中的DataFrames的支持函数）。

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)

Answer 3

创建空数据集的Java版本：

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;
}

Answer 4

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]

Answer 5

在这里，您可以使用 scala 中的 StructType 创建模式并传递空 RDD，以便您能够创建空表。 以下代码是相同的。

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")

}

Answer 6

这对于测试目的很有帮助。

Seq.empty[String].toDF()

Answer 7

这是在 pyspark 2.0.0 或更高版本中创建空数据框的解决方案。

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

Answer 8

我有一个特殊的要求，其中我已经有一个数据框，但在特定条件下我必须返回一个空数据框，所以我返回了

df.limit(0)

。

Answer 9

我想添加以下尚未提及的语法：

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

它清楚地表明

()

部分是用于值的。它是空的，所以数据框是空的。

此语法也有利于手动添加

null

值。它只是有效，而其他选项要么不起作用，要么过于冗长。

Answer 10

在转换为 Spark 13.3/在 Databricks 中启用 Unity Catalog 后，我们遇到了

emptyRDD

方法的问题。以下解决方案可替代两者。

import org.apache.spark.sql.types.{StructType, StringType}
import org.apache.spark.sql.Row
import java.util.ArrayList

val schema = new StructType()
  .add("column1", StringType, true)
  .add("column2", StringType, true)

val df = spark.createDataFrame(
  new ArrayList[Row],
  schema
)
df.count()

Answer 11

从 Spark 2.4.3 开始

val df = SparkSession.builder().getOrCreate().emptyDataFrame