# Spark DataFrame 转 RDD 的实现步骤
## 1. 简介
在使用 Spark 进行数据分析和处理时，经常会使用 Spark DataFrame 进行数据操作。然而，在某些场景下，我们可能需要将 DataFrame 转换为 RDD，以便使用更底层的 RDD API 进行操作。本文将介绍如何实现 Spark DataFrame 转 RDD 的步骤，并提供相应的代码示例。
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原创
2023-08-24 19:03:08
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### Spark RDD转DataFrame的流程
在介绍具体的代码实现之前，首先需要了解整个转换过程的流程，下面是Spark RDD转DataFrame的流程图：
```mermaid
erDiagram
RDD --> DataFrame : 转换
```
在开始之前，需要导入必要的库：
```python
from pyspark.sql import SparkSessi
原创
2023-10-24 03:05:02
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一、概述为什么要将RDD转换为DataFrame？
因为这样的话，我们就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据，使用Spark SQL进行SQL查询了。这个功能是无比强大的。
想象一下，针对HDFS中的数据，直接就可以使用SQL进行查询。
Spark SQL支持两种方式来将RDD转换为DataFrame。
第一种方式
是使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据。这种基于反射的
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2023-10-31 20:11:16
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mapmap是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。 任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。 举例：scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
scala> val b = a.map(x => x*2)
scala> a.collect
res10: Array[Int] = Array(
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2023-11-25 12:57:31
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RDD和DataFrame RDD-DataFrame上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema
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2023-09-15 22:28:51
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左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame
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2023-09-24 18:58:54
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DataFrame可以从结构化文件、hive表、外部数据库以及现有的RDD加载构建得到。具体的结构化文件、hive表、外部数据库的相关加载可以参考其他章节。这里主要针对从现有的RDD来构建DataFrame进行实践与解析。Spark SQL 支持两种方式将存在的RDD转化为DataFrame。第一种方法是使用反射来推断包含特定对象类型的RDD的模式。在写Spark程序的同时，已经知道了模式，这种基
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2023-11-20 11:17:34
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1 >spark的UDF操作理解:就是在sql中查询语句中提供了max(),avg(),min(),count()等函数操作, 同样的在spark中也有这些函数,但是用户的需求是多变的,比如: select name,age,length(name)/name.length from user 很明显,不管是使用length(name)或是name.length都不可能实现这种效果,
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2023-12-24 22:42:35
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三者的共性1、RDD、DataFrame、Dataset 全都是 spark 平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如 map 方法时，不会立即执行，只有在遇到 Action 如 foreach 时，三者才会开始遍历运算。3、三者都会根据 spark 的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出4、三者都有 partition
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2023-06-11 14:30:23
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一、RDD、DataFrame、DataSet1. RDDRDD，全称为 Resilient Distributed Datasets，即分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、 可分区、里面的元素可以并行计算的集合。在 Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。每个 RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集
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2023-09-28 18:22:37
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# 教你实现 Spark RDD 和 DataFrame 的基本操作
随着大数据技术的发展，Apache Spark 已经成为数据分析和处理的一种重要工具。对于新手来说，理解 Spark 的基本组件，特别是 RDD（弹性分布式数据集）和 DataFrame 的使用非常重要。本文将详细介绍如何实现 Spark RDD 和 DataFrame 的基本操作。
## 流程概述
在开始之前，让我们总结
在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象，分别是 DataFrame 和 DataSet。他们和 RDD 有什么区别呢？首先从版本的产生上来看：Spark1.0 => RDDSpark1.3 => DataFrameSpark1.6 => Dataset 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方
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2023-10-08 09:04:57
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一 SparkSQL简介Spark SQL是一个能够利用Spark进行结构化数据的存储和操作的组件，结构化数据可以来自外部结构化数据源也可以通过RDD获取。外部的结构化数据源包括Hive,JSON,Parquet,RMDBS等。当前Spark SQL使用Catalyst优化器来对SQL进行优化，从而得到更加高效的执行方案。并且可以将结果存储到外部系统。 二 DataFrame &
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2023-08-08 09:12:09
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除了调用SparkSesion.read().json/csv/orc/parqutjdbc 方法从各种外部结构化数据源创建DataFrame对象外，Spark SQL还支持将已有的RDD转化为DataFrame对象，但是需要注意的是，并不是由任意类型对象组成的RDD均可转化为DataFrame 对象，只有当组成RDD[T]的每一个T对象内部具有公有且鲜明的字段结构时，才能隐式或显式地总结出创建D
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2024-06-07 17:35:05
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在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看：RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6)如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方式。在后期的Spar
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2023-08-17 20:20:41
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RDD：RDD (Resilient Distributed Dataset) 叫做弹性分布式数据集，它归属于SpqrkCore模块中,是Spark中最基本的数据抽象,代码中RDD是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。并且RDD表示只读的分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作来进行。DataFrame: 归属于SparkSql模块里面，是一种
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2023-09-28 20:50:33
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大数据之Spark框架中RDD和DataFrame的区别是什么？RDD（提供了一种高度受限的共享内存模型； DataFrame是一种分布式的数据集，并且以列的方式组合的。在spark中RDD、DataFrame是最常用的数据类型，在使用的过程中你知道两者的区别和各自的优势吗？关于如何具体的应用我们今天就好好的分析一下。一、RDD、DataFrame分别是什么？1、什么是RDD？RDD（Resili
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2023-07-10 21:07:33
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四、DataFrame存储+Spark UDF函数1、储存DataFrame1）、将DataFrame存储为parquet文件2）、将DataFrame存储到JDBC数据库3）、将DataFrame存储到Hive表2、UDF：用户自定义函数可以自定义类实现UDFX接口java：SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local");
co
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2024-07-30 20:18:26
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文章目录RDD1. 不可变性2. 分区性3. 并行操作4. RDD内部结构5. RDD宽依赖、窄依赖1. 窄依赖2. 宽依赖6. RDD的重用Dataset1. Encoder2. Dataset的创建DataFrameRDD、Dataset和DataFrame三者区别参考 RDDRDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）是Spark中的基本抽象。RD
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2024-05-14 22:56:36
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[Spark][Python][DataFrame][RDD]从DataFrame得到RDD的例子 $ hdfs dfs -cat people.json $pyspark sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("p
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2017-10-07 16:24:00
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