这篇文章将为大家详细讲解有关Spark2.2.0实战中如何自动获取Json文件元数据信息注册两个临时表以及条件查询后合并相同记录数据，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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Spark支持两个方式将RDD转换成DataFrame
1.反射;将schema信息定义在一个单独的class中，通过这个scheme转换成对应的DataFrame,这种方式简单，但不建议用，因为scala的case class最多只支持22个字段，所以必须要自己开发一个类，实现product接口。
2.通过编程接口，自己构建StruntType,将RDD转换成对应的DataFrame,这种方式稍微麻烦，官网手册列出大体三个步骤：
翻译一下大体意思：
1.创建RDD转换成JavaRDD|
2.按照Row的数据结构定义StructType
3.基于StructType使用createDataFrame创建DataFrame
数据准备：
第一个json文件student.json
{"name":"ljs1","score":85}{"name":"ljs2","score":99}{"name":"ljs3","score":74} 第二个json数据，直接写在了代码的低46-49行中，可直接查看代码获取
代码实例：
package com.unicom.ljs.spark220.study;
import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.Function;import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;import org.apache.spark.sql.*;import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;import org.apache.spark.sql.types.StructField;import org.apache.spark.sql.types.StructType;import scala.Tuple2;
import java.util.ArrayList;import java.util.List;
/** * @author: Created By lujisen * @company ChinaUnicom Software JiNan * @date: 2020-01-28 21:08 * @version: v1.0 * @description: com.unicom.ljs.spark220.study */public class JoinJsonData { public static void main(String[] args) {
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("JoinJsonData"); JavaSparkContext sc=new JavaSparkContext(sparkConf); SQLContext sqlContext=new SQLContext(sc);
Dataset studentDS = sqlContext.read().json("D:\\dataML\\spark1\\student.json");
studentDS.registerTempTable("student_score"); Dataset studentNameScoreDS = sqlContext.sql("select name,score from student_score where score > 82");
List studentNameList= studentNameScoreDS.javaRDD().map(new Function() { @Override public String call(Row row){ return row.getString(0); } }).collect();
System.out.println(studentNameList.toString());
List studentJsons=new ArrayList<>(); studentJsons.add("{\"name\":\"ljs1\",\"age\":18}"); studentJsons.add("{\"name\":\"ljs2\",\"age\":17}"); studentJsons.add("{\"name\":\"ljs3\",\"age\":19}");
JavaRDD studentInfos = sc.parallelize(studentJsons); Dataset studentNameScoreRDD = sqlContext.read().json(studentInfos);
studentNameScoreRDD.schema(); studentNameScoreRDD.show(); studentNameScoreRDD.registerTempTable("student_age");
String sql2="select name,age from student_age where name in ("; for(int i=0;i sql2+="'"+studentNameList.get(i)+"'"; if(i sql2+=","; } } sql2+=")"; Dataset studentNameAgeDS = sqlContext.sql(sql2);
JavaPairRDD> studentNameScoreAge = studentNameScoreDS.toJavaRDD().mapToPair(new PairFunction() { @Override public Tuple2 call(Row row) throws Exception { return new Tuple2(row.getString(0), Integer.valueOf(String.valueOf(row.getLong(1)))); } }).join(studentNameAgeDS.toJavaRDD().mapToPair(new PairFunction() { @Override public Tuple2 call(Row row) throws Exception { return new Tuple2(row.getString(0), Integer.valueOf(String.valueOf(row.getLong(1)))); } })); JavaRDD studentNameScoreAgeRow = studentNameScoreAge.map(new Function>, Row>() {
@Override public Row call(Tuple2> v1) throws Exception { return RowFactory.create(v1._1, v1._2._1, v1._2._2); } });
List structFields=new ArrayList<>(); structFields.add(DataTypes.createStructField("name",DataTypes.StringType,true)); structFields.add(DataTypes.createStructField("score",DataTypes.IntegerType,true)); structFields.add(DataTypes.createStructField("age",DataTypes.IntegerType,true));
StructType structType= DataTypes.createStructType(structFields);
Dataset dataFrame = sqlContext.createDataFrame(studentNameScoreAgeRow, structType);
dataFrame.schema(); dataFrame.show(); dataFrame.write().format("json").mode(SaveMode.Append).save("D:\\dataML\\spark1\\studentNameScoreAge");
}}
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