DataFrame格式化和RDD/Dataset/DataFrame互转

1.如果是格式化成Json的話直接    

val rdd = df.toJSON.rdd

2.如果要指定格式需要自定义函数如下:

//格式化具体字段条目

def formatItem(p:(StructField,Any)):String={
　　p match {
　　　　case (sf,a) =>
　　　　　　sf.dataType match {
　　　　　　　　case StringType => "\"" + sf.name + "\":\"" + a + "\""
　　　　　　　　case IntegerType => "\"" + sf.name + "\":" + a
　　　　　　　　case LongType => "\"" + sf.name + "\":" + a
　　　　　　　　case StructType(s) => "\"" + sf.name + "\":" + formatStruct(s, a.asInstanceOf[Row])
　　　　　　}
　　　　}
　}

//格式化整行数据格式
def formatStruct(schema:Seq[StructField],r:Row)= {
　　val paired = schema.zip(r.toSeq)
　　"{" + paired.foldLeft("")((s,p) => (if(s == "") "" else (s + ", ")) + formatItem(p)) + "}"
　}

//格式化整个DF
def formatDataFrame(st:StructType,srdd:DataFrame)={
　　srdd.rdd.map(formatStruct(st.fields,_))
}

调用示例:

val strings = formatDataFrame(df.schema, df)

strings.foreach { println }

1.RDD -> Dataset 
val ds = rdd.toDS()

2.RDD -> DataFrame 
val df = spark.read.json(rdd)

3.Dataset -> RDD
val rdd = ds.rdd

4.Dataset -> DataFrame
val df = ds.toDF()

5.DataFrame -> RDD
val rdd = df.toJSON.rdd

6.DataFrame -> Dataset
val ds = df.toJSON

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