Pyspark Jupyter -在java代码与python代码中创建的 Dataframe

siotufzp 于 2023-02-09 发布在 Apache

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我在java中有一个类，它可以构建一些复杂的Spark Dataframe 。

package companyX;

class DFBuilder {
   public DataFrame build() {
       ...
       return dataframe;
   }
}

我把这个类添加到pyspark/jupiter类路径中，这样它就可以被py 4j调用了。现在当我调用它的时候，我得到了一个奇怪的类型：

b = sc._jvm.companyX.DFBuilder()
print(type(b.build()))
#prints: py4j.java_gateway.JavaObject

对比分析

print(type(sc.parallelize([]).toDF()))
#prints: pyspark.sql.dataframe.DataFrame

有没有办法把这个JavaObject转换成合适的pyspark Dataframe ？我遇到的一个问题是，当我想df.show在java构建的 Dataframe 上调用www.example.com（）时，它会打印在spark日志中，而不是笔记本单元格中。

apache-spark

来源：https://stackoverflow.com/questions/49275878/pyspark-jupyter-dataframe-created-in-java-code-vs-python-code

3条答案

按热度按时间

k5hmc34c1#

可以使用DataFrame初始化器：

from pyspark.sql import DataFrame, SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

DataFrame(b.build(), spark)

如果您使用过时的Spark版本，请将SparkSession示例替换为SQLContext。
参考Zeppelin: Scala Dataframe to python

赞(0）回复(0）举报 2023-02-09

dgiusagp2#

从spark 2.4开始，当你在python one中 Package scala Dataframe 时，你仍然应该使用SQLContext而不是SparkSession。

self._wrapped = SQLContext(self._sc, self, self._jwrapped)
...
# in methods returning DataFrame
return DataFrame(jdf, self._wrapped)

如果SparkSession被传递，一些方法如toPandas()将不能与DataFrame一起工作。

赞(0）回复(0）举报 2023-02-09

qlvxas9a3#

对于使用sparkSession对象的人，即使使用较新的spark（如3. 2）

# sparkSession
spark = SparkSession.builder.master("local[*]") \
    .appName('sample') \
    .getOrCreate()

# py4j.java_gateway.JavaObject
javaOjbectDf= spark._jvm.com.your.javaPackage.DfBuilder()

sqlContext = SQLContext(sparkContext=spark.sparkContext, sparkSession=spark)
df_from_java = DataFrame(javaOjbectDf, sqlContext)

# python DataFrame
print(df_from_java)

赞(0）回复(0）举报 2023-02-09

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