dataframe 怎么转为rdd

可以使用 dataframe 的 rdd 属性将 dataframe 转为 rdd，例如：

rdd = dataframe.rdd

这样就可以将 dataframe 转为 rdd 了。

相关问题

sparksql中，我们将一个DataFrame转为rdd后，分为多个分区，用rdd中的数据信息去调用url接口，此时怎么保证线程安全，通常使用什么方法去调用url接口

对于这个问题，我们可以使用线程池的方式来调用url接口，这样可以避免多线程同时访问同一个url接口的情况，从而保证线程安全。具体实现可以使用Java中的Executor框架，或者使用Python中的concurrent.futures模块来实现。同时，我们也可以使用一些锁机制，如互斥锁、读写锁等来保证线程安全。

spark dataframe转rdd

在Spark中，DataFrame是一种强大的分布式数据集，它提供了丰富的操作和优化机制。但是有时候我们需要将DataFrame转换成RDD进行一些特定的操作。下面是将Spark DataFrame转换为RDD的方法：

方法一：使用`rdd`方法
可以使用DataFrame的`rdd`方法将其转换为RDD，如下所示：

val df: DataFrame = ... // 假设有一个DataFrame
val rdd: RDD[Row] = df.rdd

方法二：使用`toJavaRDD`方法
如果你希望将DataFrame转换为JavaRDD而非常规的RDD，可以使用DataFrame的`toJavaRDD`方法，如下所示：

val df: DataFrame = ... // 假设有一个DataFrame
val javaRdd: JavaRDD[Row] = df.toJavaRDD

通过这两种方法，您可以将DataFrame转换为RDD，以便进行一些RDD操作，如`map`，`filter`等。但请注意，将DataFrame转换为RDD可能会导致性能损失。因为DataFrame是经过优化的数据结构，可以充分利用Spark的优化机制。因此，除非有特定的理由，推荐尽可能使用DataFrame进行操作。