DataFrame 类型怎么拥有 rdd 属性

时间: 2023-04-10 16:02:09 浏览: 179
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DataFrame 类型可以通过调用 `rdd` 方法来获取其对应的 RDD。例如，可以使用以下代码将 DataFrame 转换为 RDD： ```python rdd = df.rdd ``` 然后，可以对 RDD 进行各种操作，例如使用 `map`、`filter` 等方法进行转换和过滤。
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val userrdd = sc.textFile("C:\\Users\\20430\\Desktop\\spark课设\\users.dat").map(_.split("::")).map(x => (x(0), (x(1), x(2), x(3)))) //用户ID 用户性别 用户年龄 用户职业 val rdd5 = rdd4.join(userrdd) // rdd5.collect().foreach(println) val data: RDD[sex] = rdd5.map(x => sex(x._1, x._2._1._1, x._2._1._2, x._2._2._3, x._2._2._2, x._2._2._1)) import spark.implicits._ val df = data.toDF() //创建dataFrame df.createOrReplaceTempView("sex2") //临时表 val resultDF: DataFrame = spark.sql("select userid,movieid,labe,rating,zhiye,sex from sex2 lateral view explode(split(schema,'\\\\|')) tmp as labe") resultDF.coalesce(1).write.csv("C:\\Users\\20430\\Desktop\\spark课设\\输出") resultDF.show()

代码第四行将RDD转换成DataFrame类型，然后为DataFrame创建一个名为sex2的临时表。 代码第五行是通过Spark SQL查询的方式，将sex2表展开，得到一个新的DataFrame resultDF，其中每个元素都是一个Tuple，形如 ...

object SparkML_sale { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("line").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) // val spark = new SQLContext(sc) val spark=SparkSession .builder() .config(conf)//设置操作hive的url，相当于jdbc里的url .getOrCreate() // 如果是已经处理好的结构化数据, 则可以直接使用这种方式读入数据, 但仍需要一些处理 // 文件读取出来就是 DataFrame 格式, 而不是 RDD 格式 val file: DataFrame = spark.read.format("csv").option("sep", ",").option("header", "true").load("11/data.csv") file.show()

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