DataFrame中的转换算子2

val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("tran")
val sparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

val seq:Seq[Student] = Array(Student("zs",20,"男"),Student("ls",21,"女"),Student("ww",22,"男"))
val rdd:RDD[Student] = sparkSession.sparkContext.makeRDD(seq)
val dataFrame:DataFrame = sparkSession.createDataFrame(rdd,classOf[Student])

val seq1:Seq[StudentScore] = Array(StudentScore("zs",50),StudentScore("ls",50),StudentScore("ml",50))
val rdd1:RDD[StudentScore] = sparkSession.sparkContext.makeRDD(seq1)
val dataFrame1:DataFrame = sparkSession.createDataFrame(rdd1,classOf[StudentScore])


case class Student(@BeanProperty var name:String,@BeanProperty var age:Int,@BeanProperty var sex:String)
case class StudentScore(@BeanProperty var name:String,@BeanProperty var score:Int)

join

/**
   * select name,age,score from student inner join studentscore on student.name = studentscore.name
   * join操作是内连接，但是DataFrame的join函数也支持左连接和右连接
   *    三个参数：
   *      1、关联的另外一个DataFrame
   *      2、两个DataFrame的关联字段 Seq类型 关联字段可能有多个
   *      3、连接类型  left  right inner(默认) full
   */
def joinOpt(dataFrame: DataFrame, dataFrame1: DataFrame) = {
  println("-------------------------join操作开始----------------------")
  val frame = dataFrame.join(dataFrame1, Array("name"), "left").select("name", "age", "score")
  frame.show()
  println("-------------------------join操作结束----------------------")
}

groupBy

/**
 * groupBy算子  分组函数后可以传递一些聚合函数算子进行聚合计算
 *   后可接max(col)、min(col)、count()、sum(col)、avg(col)算子进行分组后的聚合运算
 *   而且只能跟一个聚合算子 如果要跟多个聚合算子，使用以下的算子
 *   agg(Map集合)
 *     Map("列名"->"sum/min/max/avg/count","列名"->"sum/min/max/avg/count")
 *
 *     groupBy函数执行完成之后，得到DataFrame结果集中只存在age字段了
 */
def groupByOpt(dataFrame: DataFrame, dataFrame1: DataFrame) = {
  println("-------------------------groupBy1操作开始----------------------")
  val frame = dataFrame.groupBy("sex").agg(Map("*" -> "count", "age" -> "max")).select("*")
  frame.show()
  println("-------------------------groupBy1操作结束----------------------")
  println("-------------------------groupBy2操作开始----------------------")
  val dataFrame4 = dataFrame.groupBy("sex").count()
  dataFrame4.show()
  println("-------------------------groupBy2操作结束----------------------")
}

sort

def sort(dataFrame: DataFrame, dataFrame1: DataFrame) = {
  println("-------------------------sort操作开始----------------------")
  val frame = dataFrame.sort("age").select("*")
  frame.show()
  println("-------------------------sort操作结束----------------------")
}