Spark에서 rdd 객체를 dataframe으로 변환하는 방법

어떻게 RDD (org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row])를 Dataframe org.apache.spark.sql.DataFrame으로 변환할 수 있을까요? 제가 데이터프레임을 .rdd를 사용하여 RDD로 변환했는데, 처리를 한 후에 데이터프레임으로 다시 변환하고 싶습니다. 어떻게 할 수 있을까요?

답변 1

val dfWithoutSchema = spark.createDataFrame(rdd)
dfWithoutSchema.show()
+------+--------------------+
|    _1|                  _2|
+------+--------------------+
| first|[2.0, 1.0, 2.1, 5.4]|
|  test|[1.5, 0.5, 0.9, 3.7]|
|choose|[8.0, 2.9, 9.1, 2.5]|
+------+--------------------+

##방법 2
SparkSession.createDataFrame(RDD obj)를 사용하여 열 이름을 지정합니다.

val dfWithSchema = spark.createDataFrame(rdd).toDF(id, vals)
dfWithSchema.show()
+------+--------------------+
|    id|                vals|
+------+--------------------+
| first|[2.0, 1.0, 2.1, 5.4]|
|  test|[1.5, 0.5, 0.9, 3.7]|
|choose|[8.0, 2.9, 9.1, 2.5]|
+------+--------------------+

##방법 3 (질문에 대한 실제 답변)
이 방법은 입력 rdd가 RDD[Row] 유형이어야 합니다.

val rowsRdd: RDD[Row] = sc.parallelize(
  Seq(
    Row(첫번째, 2.0, 7.0),
    Row(두번째, 3.5, 2.5),
    Row(세번째, 7.0, 5.9)
  )
)

스키마 생성

val schema = new StructType()
  .add(StructField(id, StringType, true))
  .add(StructField(val1, DoubleType, true))
  .add(StructField(val2, DoubleType, true))

이제 rowsRdd와 schema를 createDataFrame()에 적용합니다.

val df = spark.createDataFrame(rowsRdd, schema)
df.show()
+------+----+----+
|    id|val1|val2|
+------+----+----+
| 첫번째| 2.0| 7.0|
|두번째| 3.5| 2.5|
| 세번째| 7.0| 5.9|
+------+----+----+

답변 2

어떻게 스파크에서 RDD 객체를 데이터프레임으로 변환하는지에 대해 설명하겠습니다. RDD 객체를 데이터프레임으로 변환하는 것은 스파크에서 많이 사용되는 변환 작업 중 하나입니다. 데이터프레임은 스파크에서 구조화된 데이터를 처리하기 위한 강력한 도구입니다.
먼저, RDD 객체는 분산된 컬렉션을 나타냅니다. 이러한 RDD 객체를 데이터프레임으로 변환하려면 스파크의 `SparkSession` 객체를 사용해야 합니다. `SparkSession` 객체는 RDD 데이터를 데이터프레임으로 변환하는 데 필요한 메소드를 제공합니다.
첫 번째 단계는 `SparkSession` 객체를 생성하는 것입니다. `SparkSession` 객체를 생성하려면 `SparkSession.builder()` 메소드를 사용하고, `appName()` 메소드를 통해 애플리케이션의 이름을 지정해야 합니다. 또한, `getOrCreate()` 메소드를 호출하여 이미 존재하는 세션을 사용하거나 새로운 세션을 생성합니다.
다음으로, RDD 객체를 생성해야 합니다. RDD 객체는 로컬 컬렉션을 사용하여 생성할 수 있으며, `SparkContext` 객체의 `parallelize()` 메소드를 사용하여 RDD로 변환합니다. 예를 들어, `sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])`와 같이 사용할 수 있습니다.
RDD 객체를 데이터프레임으로 변환하려면, `SparkSession` 객체의 `createDataFrame()` 메소드를 사용해야 합니다. 이 메소드는 RDD 객체와 스키마를 인자로 받습니다. 스키마는 데이터프레임의 열 이름과 데이터 유형을 정의하는데 사용됩니다. 스키마를 정의하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, Python의 `StructType` 객체를 사용하여 스키마를 정의할 수 있습니다.
아래의 코드는 RDD 객체를 데이터프레임으로 변환하는 예제입니다.
```
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType
# 스파크 세션 생성
spark = SparkSession.builder.appName(RDD to DataFrame).getOrCreate()
# RDD 생성
rdd = spark.sparkContext.parallelize([(1, Alice), (2, Bob), (3, Charlie)])
# 스키마 정의
schema = StructType([
StructField(id, IntegerType(), True),
StructField(name, IntegerType(), True)
])
# RDD 객체를 데이터프레임으로 변환
df = spark.createDataFrame(rdd, schema)
# 데이터프레임 확인
df.show()
```
위의 코드는 `rdd`라는 로컬 컬렉션을 사용하여 RDD 객체를 생성하고, `schema`라는 스키마를 정의한 후 `createDataFrame()` 메소드를 사용하여 RDD 객체를 데이터프레임으로 변환합니다. 마지막으로, `df.show()`를 사용하여 변환된 데이터프레임을 확인합니다.
이렇게 하면 RDD 객체를 데이터프레임으로 변환할 수 있습니다. RDD 객체를 데이터프레임으로 변환하는 것은 스파크에서 많이 사용되는 작업 중 하나이므로, 이러한 변환 작업을 수행하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 이를 통해 스파크의 강력한 데이터 처리 및 분석 기능을 활용할 수 있습니다.