Spark DataFrame操作

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PySpark的认识和使用

Dataframe在Spark 1.3时加入，其前身是Spark 1中的SQL Context、Streaming Context、Hive Context等对象，它类似于关系数据库中的表，是行和列进行组织数据。
Dataframe相当是一张二维表，可以使用SparkSession中的各种函数来创建。

按照和上小节对Spark RDD的方式进行对Spark Dataframe进行说明，且由于Spark Dataframe是在Spark 2中添加的，通过使用SparkSession进行创建，所以通过以下的步骤进行演示。

PySpark中SparkSession类的文档：https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/reference/api/pyspark.sql.SparkSession.html
通过Jupyter-lab命令打开jupyter notebook。

在5-2节中已经对SparkSession的方式进行了简单的演示，它主要是通过类中Builder类型属性进行构建SparkSession实例的。如果想深入的了解Builder，可以通过文档上的源码链接跳转到源码进行查看。

import findspark
findspark.init()
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession
        .builder
        .master('local')
        .appName("Dataframe")
        .getOrCreate()    #getOrCreate获取或创建

关于Builder属性的源码

class Builder(object):
        """Builder for :class:`SparkSession`.
        """

        _lock = RLock()
        _options = {}
        _sc = None

        def config(self, key=None, value=None, conf=None):
            """Sets a config option. Options set using this method are automatically propagated to
            both :class:`SparkConf` and :class:`SparkSession`'s own configuration.

            .. versionadded:: 2.0.0

            Parameters
            ----------
            key : str, optional
                a key name string for configuration property
            value : str, optional
                a value for configuration property
            conf : :class:`SparkConf`, optional
                an instance of :class:`SparkConf`
          .....

通过上一步创建了SparkSession对象spark后，就可以它来创建Spark Dataframe数据类型了，通过函数是createDataframe(data[, schema, …])。
文档中对函数中的data参数说明：可以是 RDD, list or pandas.Dataframe。或使用read属性进行读取数据，这部分知识点在Spark SQL小节中说明。在本节中对Dataframe类型函数索命。

当schema为None时，它将尝试从数据推断模式(列名和类型)参数schema表示Dataframe数据模式，指定列名和类型。拷贝文档下载的实例代码进行执行，调用createDataframe函数创建Dataframe数据的语句，注意语句中使用StructField定义表模型。而StructType在函数说明中也提及了，可以调整到对应的文档中查看。StructType -- > StructType --> StructField

from pyspark.sql.types import *
schema = StructType([
   StructField("name", StringType(), True),
   StructField("age", IntegerType(), True)])
df3 = spark.createDataframe(rdd, schema)
df3.collect()
[Row(name='Alice', age=1)]

可以查看《Python大数据分析从入门到精通》中的PySpark Dataframe中的API示例。

打开Dataframe Python文档https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/reference/api/pyspark.sql.Dataframe.html