创建Dataset可以通过SparkSession中的createDataset来创建，具体代码如下。

scala >val personDs=

spark.createDataset(sc.textFile("/spark/person.txt"))

personDs:org.apache.spark.sq1.Dataset[string]=[value:string]

scala>personDs.show()
+- - -  - - - - - - -- - - +
|        value             |
+- - -  - - - - - - -- - - +
|1 zhangsan 20             |

|2 lisi      29            |

|3 wangwu   25             |

|4 zhaoliu  30             |

|5 tianqi    35            |             

|6 jerry     40            |

+- - -  - - - - - - -- - - +

从上述返回结果personDs 的属性可以看出,Dataset从已存在的RDD中构建成功，并且赋Fvalue为String类型。Dataset和DataFrame拥有完全在相同的成员函数，通过show方式可以展示personDs中数据的具体内容。

Dataset不仅能从RDD中构建,它与DataFrame也可以互相转换，DataFrame可以通过as[ElementType]方法转换为Dataset,同样Dataset 也可以使用toDF()方法转换为DataFrame,具体代码如下：

scala>spark.read.text("/spark/person.txt".as[String]
res14:org.apache.spark.sql.Dataset[string]=[value: string]
scala>spatk.read.text("/spark/person.txt").as[String].toDF（）
Res15:org.apache.spark.sql.DataFrame=[value: string]

Detaset操作:与 DeuaFreme 大致相同，读者可查看官方API http://spark  apache.org/dsats/api/scall index.html#org.apche,spark.sql.Dataset详细学习更多的Dataset操作。

Scala编程的数据类型有几种？

Windows系统中怎样下载安装Scala插件？

怎么定义Scala数组？Scala数组详细介绍

乐鱼电竞python大数据开发培训