大数据处理框架-Spark DataFrame构造、join和null空值填充

1、Spark DataFrame介绍

在这里插入图片描述

DataFrame是Spark SQL中的一个概念，它是一个分布式的数据集合，可以看作是一张表。DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。

2、构造DataFrame

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.{SparkSession}object AppendColDFTest {Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR)Logger.getRootLogger().setLevel(Level.ERROR) // 设置日志级别def main(args: Array[String]): Unit = {val spark = SparkSession.builder().appName("InDFTest").master("local[*]").getOrCreate()// 创建aDF和bDFval aData = Seq((1, 1, 10, 20, 30),(1, 2, 10, 20, 30),(2, 1, 10, 20, 20),(2, 2, 10, 20, 50),(3, 4, 10, 20, 40),(3, 5, 10, 20, 30),(3, 6, 10, 20, 30),(4, 1, 10, 20, 20),(4, 2, 10, 20, 50))val aDF = spark.createDataFrame(aData).toDF("x", "y", "z", "p", "q")val bData = Seq((1, 1, 5, 15, 25),(2, 1, 25, 55, 105),(3, 4, 75, 85, 95))val bDF = spark.createDataFrame(bData).toDF("x", "y", "m", "n", "l")}
}

3、两个DataFrame join

// 使用left join关联aDF和bDF
val joinedDF = aDF.join(bDF, Seq("x", "y"), "left")
joinedDF.show()

+---+---+---+---+---+----+----+----+
|  x|  y|  z|  p|  q|   m|   n|   l|
+---+---+---+---+---+----+----+----+
|  1|  1| 10| 20| 30|   5|  15|  25|
|  1|  2| 10| 20| 30|null|null|null|
|  2|  1| 10| 20| 20|  25|  55| 105|
|  2|  2| 10| 20| 50|null|null|null|
|  3|  4| 10| 20| 40|  75|  85|  95|
|  3|  5| 10| 20| 30|null|null|null|
|  3|  6| 10| 20| 30|null|null|null|
|  4|  1| 10| 20| 20|null|null|null|
|  4|  2| 10| 20| 50|null|null|null|
+---+---+---+---+---+----+----+----+

4、null空值填充

// 添加新的列，并填充空缺的值
val resultDF = joinedDF.withColumn("m", when(col("m").isNull, lit(0)).otherwise(col("m"))).withColumn("n", when(col("n").isNull, lit(0)).otherwise(col("n"))).withColumn("l", when(col("l").isNull, lit(0)).otherwise(col("l"))).select("x", "y", "m", "n", "l").orderBy("x", "y")// 显示最终结果
resultDF.show()

+---+---+---+---+---+
|  x|  y|  m|  n|  l|
+---+---+---+---+---+
|  1|  1|  5| 15| 25|
|  1|  2|  0|  0|  0|
|  2|  1| 25| 55|105|
|  2|  2|  0|  0|  0|
|  3|  4| 75| 85| 95|
|  3|  5|  0|  0|  0|
|  3|  6|  0|  0|  0|
|  4|  1|  0|  0|  0|
|  4|  2|  0|  0|  0|
+---+---+---+---+---+