pyspark dataframe rdd.glom() demo

在PySpark中，DataFrame是一个分布式数据集，它提供了一种结构化的、可以存储大量数据的方式。RDD (Resilient Distributed Dataset) 是一种基本的数据分布模型，而`glom()` 是RDD 的一个方法，用于将整个RDD收集到本地作为Python列表的一个元组列表。这个方法通常用于从大规模并行计算转换到单机处理，因为它会触发数据的一致性检查和所有分区数据的合并。

以下是一个简单的`glom()`操作的演示：

from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
conf = SparkConf().setAppName("Pyspark Glom Example")
sc = SparkContext(conf=conf)
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 假设我们有一个名为df的DataFrame
data = [("A", 1), ("B", 2), ("C", 3)]
schema = StructType([StructField("col1", StringType()), StructField("col2", IntegerType())])
df = spark.createDataFrame(data, schema)

# 将DataFrame转换为RDD
rdd = df.rdd

# 使用glom()方法收集所有分区的数据到本地
glom_data = rdd.glom().collect()

# 打印结果
for partition in glom_data:
    print([row for row in partition])

# 关闭SparkContext
sc.stop()

在这个例子中，`glom()`会返回一个包含所有数据分区（每个分区作为一个列表）的列表。每个分区内的元素都是DataFrame一行的记录。