spark中对dataframe进行catch后dataframe将存到executor还是driver

在Spark中，当对DataFrame进行cache时，数据会被缓存在Executor节点的内存中。具体来说，当你对DataFrame执行`cache()`操作时，数据会被缓存到Executor节点的内存中，而Driver节点仅仅是保存了对DataFrame的一个指针。因此，当你在Driver节点上执行对DataFrame的操作时，Spark会将这些操作发送到Executor节点上进行计算，并将结果返回给Driver节点。这种分布式计算模型可以有效地利用集群资源，提高计算效率。

相关问题

Python将提取后的数据存到DataFrame中

要将提取后的数据存储到DataFrame中，你可以使用Python中的pandas库。首先，你需要导入pandas库，然后创建一个空的DataFrame对象，最后将提取的数据添加到该DataFrame中。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建空的DataFrame对象
df = pd.DataFrame(columns=['列名1', '列名2', '列名3'])

# 将提取的数据添加到DataFrame中
df.loc[len(df)] = ['值1', '值2', '值3']
df.loc[len(df)] = ['值4', '值5', '值6']
# ...

# 打印DataFrame
print(df)

其中，`columns`参数用于指定创建的DataFrame对象的列名，`len(df)`用于获取当前DataFrame中的行数，从而将提取的数据添加到新的一行中。你可以根据实际情况修改示例代码中的列名、值等内容。

spark中的dataframe练习

Spark中的DataFrame是一种分布式的数据集合，类似于关系型数据库中的表格。它是Spark SQL的核心数据结构，可以用于处理结构化数据。

在练习中，可以使用Spark SQL的API来创建DataFrame，并对其进行各种操作，如过滤、聚合、排序等。可以使用Scala或Python等编程语言来编写代码。

例如，可以使用以下代码创建一个DataFrame：

val spark = SparkSession.builder().appName("DataFrameExample").getOrCreate()

val data = Seq(("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35), ("David", 40))
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("name", "age")

df.show()

这段代码创建了一个包含四个元素的数据集合，每个元素包含一个名字和一个年龄。然后，使用`createDataFrame`方法将数据集合转换为DataFrame，并使用`toDF`方法为每列指定名称。最后，使用`show`方法展示DataFrame的内容。

接下来，可以对DataFrame进行各种操作，例如过滤出年龄大于30的人：

val filtered = df.filter($"age" > 30)

filtered.show()

这段代码使用`filter`方法过滤出年龄大于30的人，并使用`$`符号引用列名。最后，使用`show`方法展示过滤后的结果。

除了过滤，还可以对DataFrame进行聚合、排序等操作。通过练习，可以更好地掌握Spark中DataFrame的使用方法。