hadoopRDD()可以将其他的形式的hadoop数据转化成RDD

是的，`hadoopRDD()`方法可以将其他形式的Hadoop数据转换为RDD。`hadoopRDD()`方法是SparkContext中的一个方法，用于读取Hadoop数据并将其转换为RDD。该方法可以读取多种Hadoop支持的数据源，如HDFS文件、HBase表、Cassandra表等，并将其转换为RDD进行处理。

下面是一个读取HDFS文件并将其转换为RDD的示例：

from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.rdd import RDD

# 创建SparkContext对象
conf = SparkConf().setAppName("hadoop_rdd_example")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 创建HadoopRDD
hadoop_rdd = sc.hadoopFile("hdfs://path/to/file", inputFormatClass, keyClass, valueClass)

# 将HadoopRDD转换为RDD
rdd = hadoop_rdd.map(lambda x: x[1])

在这个示例中，我们使用`hadoopFile()`方法读取HDFS文件，并将其转换为一个HadoopRDD。然后，我们使用`map()`方法将HadoopRDD转换为RDD，其中`x[1]`表示只保留每个键值对中的值，忽略键。最终我们得到了一个RDD，可以对其进行各种操作，如`map()`、`filter()`、`reduce()`等。

需要注意的是，读取不同类型的Hadoop数据可能需要不同的`inputFormatClass`、`keyClass`和`valueClass`参数，具体需要根据数据源类型进行设置。