通过调用DataFrame的.rdd方法,可以将其转换为RDD。转换后的RDD将包含DataFrame中的所有行,每行都是一个Row对象。 scala val rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Row] = df.rdd (可选)对转换后的RDD进行操作或保存: 转换后的RDD可以进行各种操作,如map、filter、reduce等。也可以将其保存到外部存储系统中。 scala...
SparkR DataFrame是SparkR中的一种数据结构,类似于R语言中的数据框。要将SparkR DataFrame转换为RDD,可以使用as.rdd()函数。 具体步骤如下: 首先,确保已经安装了SparkR并启动了Spark会话。 加载需要转换的数据集,并创建一个SparkR DataFrame对象。 使用as.rdd()函数将SparkR DataFrame转换为RDD。例如,假设DataFrame...
>>> rdd.cache() #会调用persist(MEMORY_ONLY),但是,语句执行到这里,并不会缓存rdd,因为这时rdd还没有被计算生成 >>> print(rdd.count()) #第一次行动操作,触发一次真正从头到尾的计算,这时上面的rdd.cache()才会被执行,把这个rdd放到缓存中 3 >>> print(','.join(rdd.collect())) #第二次行动操作...
val dataFrame:DataFrame = rddT.toDF //将RDD转化dataFrame dataFrame.show() println(rdd.collect().toBuffer) println(dataFrame.rdd.collect().toBuffer) //将dataFrame转化为RDD println(dataFrame.javaRDD.collect()) //同下,输出结果一样, println(dataFrame.toJavaRDD.collect()) } 1. 2. 3. 4. 5....
val spark = SparkSession.builder().appName("DataFrameRDDApp").master("local[2]").getOrCreate()//RDD ==> DataFrame val rdd = spark.sparkContext.textFile("file:///Users/chandler/Documents/Projects/SparkProjects/people.txt")//导入隐式转换...
sc.textFile("hdfs://192.168.19.131:9000/person.tzt").map(_.split(","))//创建case class//将RDD和case class关联val personRDD = lineRDD.map(x => Person(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt))//导入隐式转换,如果不导入无法将RDD转换成DataFrame//将RDD转换成DataFrameimportsqlContext.implicit...
从Apache Spark 2.0开始,RDD已经被降级为二等公民,RDD已经被弃用了。而且,我们一会就会发现,DataFrame/DataSet是可以和RDD相互转换的,DataFrame和DataSet也是建立在RDD上。 DataFrame DataFrame概念 DataFrame是从Spark 1.3版本开始引入的。 通过DataFrame可以简化Spark程序的开发,让Spark处理结构化数据变得更简单。DataFrame可...
RDD可以转换为DataFrame (1).通过RDD[Row]转换为DF 核心步骤：1.定义RDD，每个元素都是Row类型 2.将...
DataFrame转换为RDD DataFrame其实就是对RDD的封装，所以可以直接获取内部的RDD，此时得到的RDD存储类型为Row。scala> val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30),("lisi",40))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]scala> val rdd = ...