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要创建一个DataFrame，首先创建一个SparkSession对象，然后使用该对象的createDataFrame()功能。该sparkR外壳提供了一个名为默认SparkSession对象 spark。

要创建DataFrame，请使用createDataFrame方法将R转换data.frame为Spark DataFrame。要将DataFrame保存到MongoDB，请使用以下write.df()方法：

charactersRdf <- data.frame(list(name=c("Bilbo Baggins", "Gandalf", "Thorin",
                      "Balin", "Kili", "Dwalin", "Oin", "Gloin", "Fili", "Bombur"),
                      age=c(50, 1000, 195, 178, 77, 169, 167, 158, 82, NA)))

charactersSparkdf <- createDataFrame(charactersRdf)
write.df(charactersSparkdf, "", source = "com.mongodb.spark.sql.DefaultSource",
         mode = "overwrite")

注意

空参数（“”）是指用作数据源的文件。在这种情况下，我们的数据源是MongoDB集合，因此数据源参数为空。

上面的操作将写入Shell参数或配置中指定的spark.mongodb.output.uri选项中指定的MongoDB数据库和集合。sparkRSparkSession

要读取DataFrame的前几行，请使用head()方法。

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head(charactersSparkdf)

该操作将输出以下输出：

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           name  age
Bilbo Baggins   50
     Gandalf 1000
      Thorin  195
       Balin  178
        Kili   77
      Dwalin  169

该printSchema()方法打印出DataFrame的架构：

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printSchema(charactersSparkdf)

在sparkR外壳程序中，该操作将输出以下输出：

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root
 |-- name: string (nullable = true)
 |-- age: double (nullable = true)

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您可以向该write.df()方法添加参数以指定MongoDB数据库和集合。

以下操作将charactersSparkdf数据写入到名为ages的数据库中的MongoDB集合中 characters。

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write.df(charactersSparkdf, "", source = "com.mongodb.spark.sql.DefaultSource",
         mode = "overwrite", database = "characters", collection = "ages")

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