如何将通用rdd转换为dataframe？
通用RDD（Resilient Distributed Dataset）是Apache Spark中的一种数据结构，而DataFrame是Spark SQL中的一种数据结构，用于处理结构化数据。将通用RDD转换为DataFrame可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的Spark SQL库和相关类：
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Row}
import org.apache.spark.sql.types.{StructType, StructField, StringType, IntegerType}- 创建SparkSession对象：
val spark = SparkSession.builder().appName("RDD to DataFrame").getOrCreate()- 定义通用RDD：
val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Seq(("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)))- 定义DataFrame的结构：
val schema = StructType(Seq(
StructField("name", StringType, nullable = true),
StructField("age", IntegerType, nullable = true)
))- 将通用RDD转换为Row类型的RDD：
val rowRDD = rdd.map{ case (name, age) => Row(name, age) }- 创建DataFrame：
val df = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)现在，你可以对DataFrame进行各种操作，如查询、过滤、聚合等。
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4回答
我有一个包含10个字段的数据集。我需要在这些DataFrame上执行RDD操作。是否可以执行map、flatMap等RDD操作。
下面是我的示例代码：
df.select("COUNTY","VEHICLES").show();
这是我的dataframe，我需要将这个dataframe转换成RDD，并在这个新的RDD上操作一些RDD操作。
下面是我如何将dataframe转换为RDD的代码
RDD<Row> java = df.select("COUNTY","VEHICLES").rdd();
转换为RDD后，我
浏览 2提问于2016-12-14得票数 0
1回答
这是否可以将anotherMethod传递给myMethod的函数的签名转换为元组？：
def myMethod(df: DataFrame, str: String, type: String, anotherMethod: DataFrame => RDD[Array[Byte]]): Unit = {}
我对scala相当陌生，我不知道如何将字节数组转换为Tuple：yetAnotherMethod : DataFrame => RDD[(String, Array[Byte])]
谢谢
浏览 0提问于2018-10-22得票数 1
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我正在尝试将每个worker节点(每个元素都是Pandas DataFrame的RDD )上的Pandas DataFrame转换为跨所有worker节点的Spark DataFrame。 示例： def read_file_and_process_with_pandas(filename):
data = pd.read(filename)
"""
some additional operations using pandas functionality
here the data is a pandas dataframe, and
浏览 31提问于2019-06-05得票数 0
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我有一个星火DataFrame：
我必须使用Scala从中计算平均精度。我想，根据文档，我们必须使用RDD而不是DataFrame。我尝试了以下几点：
var llist = df.select("predicted", "actual").rdd.map(x => (x.get(0), x.get(1))).collect()
// It gave Array[(Any, Any)]
var df_rdd =sc.parallelize(llist)
// df_rdd is org.apache.spark.rdd.RDD[(Any, An
浏览 5提问于2021-06-17得票数 0
如何将RDD (org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row])转换为数据帧org.apache.spark.sql.DataFrame。我使用.rdd将数据帧转换为rdd。在处理之后，我想把它放回数据帧中。我该怎么做呢？
浏览 56提问于2015-04-01得票数 150
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我有一个文本文件与以下格式。
id##name##subjects$$$
1##a##science
english$$$
2##b##social
mathematics$$$
我想创建一个像DataFrame这样的
id | name | subject
1 | a | science
| | english
当我做这个Scala时，我只得到RDD[String]。如何将RDD[String]转换为DataFrame
val rdd = sc.textFile(fileLocation)
val a = rdd.reduce((a, b) => a +
浏览 0提问于2018-10-28得票数 0
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我使用pyspark流从kafka获取数据，结果是一个dataframe，当我将dataframe转换为rdd时，它出错了： Traceback (most recent call last):
File "/home/docs/dp_model/dp_algo_platform/dp_algo_core/test/test.py", line 36, in <module>
df = df.rdd.map(lambda x: x.value.split(" ")).toDF()
File "/home/softs/spark-2.4.3-
浏览 56提问于2020-01-06得票数 3
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我有两个大型数据格式，edge和vertex，我知道它们需要特殊类型的Vertex和Edge RDDs，但是我找到的每个教程都将Edge和Vertex RDDs指定为3到10个条目的数组。我需要他们直接转换从一个实质性的RDD。如何将dataframe/普通的RDD转换为正确的类型？
我遵循了这里的示例：，但是它列举了所有的关系，在我的用例中有很多关系。
edge df有3列(sourceID、destID、relationship)
vertex df有2列(ID、名称)
到目前为止，我已经尝试过：
val vertex: RDD[(VertexId, String)] =
浏览 1提问于2019-02-11得票数 2
我需要使用Scala在Spark中编写一个场景。我将用户定义的函数传递给Dataframe，它逐一处理每一行数据帧，并返回元组( row，Row)。如何将RDD (行，行)更改为Dataframe ( Row )？见下面的代码示例-
**Calling map function-**
val df_temp = df_outPut.map { x => AddUDF.add(x,date1,date2)}
**UDF definition.**
def add(x: Row,dates: String*): (Row,Row) = {
..................
浏览 3提问于2016-06-09得票数 2
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我不知道这问题是否较早前提出。可能是一个可能的复制，但我无法找到坚持这样做的用例。
如我们所知，我们可以直接将csv文件加载到dataframe，并可以将其加载到RDD中，然后稍后将该RDD转换为dataframe。
RDD = sc.textFile("pathlocation")
我们可以在此RDD上应用一些Map、filter和其他操作，并将其转换为数据格式。
此外，我们还可以创建直接读取csv文件的dataframe。
Dataframe = spark.read.format("csv").schema(schema).option("head
浏览 0提问于2018-11-29得票数 0
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我下面有一个RDD，是从客户那里收到的。我如何将这个RDD转换成一个Dataframe？
["Row(Moid=2, Tripid='11', Tstart='2007-05-28 08:53:14.040', Tend='2007-05-28 08:53:16.040', Xstart='9738.73', Ystart='103.246', Xend='9743.73', Yend='114.553')"]
浏览 1提问于2019-02-12得票数 1
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我在PySpark (Databricks)中有以下数据。如何将显示在dataframe中的确切文字时间戳提取为字符串？现在，使用下面的代码，我得到了："2022-02-25 06:32:29"而不是一些转换正在发生，其中包括“T”在内的毫秒部分。我想保留显示在dataframe上的文字字符串吗？
码
table = [x["ts"] for x in ts.rdd.collect()]
for row in table:
print(row)
浏览 2提问于2022-02-25得票数 1
出于某种原因，我必须将RDD转换成dataframe，然后用dataframe做一些事情，但是我的接口是RDD，所以我必须将dataframe转换为RDD，当我使用df.rdd时，分区更改为1，所以我必须使用repartition和sortBy RDD，有更干净的解决方案吗?谢谢！这是我的尝试：
val rdd=sc.parallelize(List(1,3,2,4,5,6,7,8),4)
val partition=rdd.getNumPartitions
val sqlContext = new SQLContext(m_sparkCtx)
import s
浏览 1提问于2017-06-06得票数 0
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我陷入了将avro数据帧转换为GenericRecord/ByteArray的困境，在那里我在google上冲浪，他们为我提供了相反的解决方案。
有人尝试过在scala中将AVRO RDD/Dataframe转换为GenericRecord或ByteArray吗？
我使用这个命令来读取我的avro文件。
spark.read.avro("/app/q.avro")
它会像这样返回给我数据帧。
res0: org.apache.spark.sql.DataFrame = [recordType: string, recordVersion: string ... 6 more f
浏览 4提问于2017-10-16得票数 0
我以DataFrame array<string>的身份处理事务
transactions: org.apache.spark.sql.DataFrame = [collect_set(b): array<string>]
我想将其更改为RDD[Array[string]]，但是当我将其更改为RDD时，它被更改为org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row]
val sam: RDD[Array[String]] = transactions.rdd
<console>:42: error: type m
浏览 14提问于2017-01-11得票数 1
如何将映射的RDD转换为包装的Array，我会出错
模式：
当我试图将dataframe转换为pojo时，我得到了以下异常：
java.lang.ClassCastException:
org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GenericRowWithSchema cannot
be cast to scala.collection.Seq
代码：
rdd.map(row => {
var arrm_list: Seq[Row] = rows.getAs[AnyRef]("ArrTeber").asI
浏览 1提问于2020-01-27得票数 0
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我想将pyspark.sql.dataframe.DataFrame转换为pyspark.rdd.RDD[String]
我将DataFrame df转换为RDD data
data = df.rdd
type (data)
## pyspark.rdd.RDD
新的RDD data包含Row
first = data.first()
type(first)
## pyspark.sql.types.Row
data.first()
Row(_c0=u'aaa', _c1=u'bbb', _c2=u'ccc', _c3=u'ddd&#
浏览 2提问于2016-02-17得票数 8
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4回答
PySpark计算相关性
、、、、
我想使用pyspark.mllib.stat.Statistics.corr函数来计算pyspark.sql.dataframe.DataFrame对象的两列之间的相关性。corr函数期望接受rdd of Vectors对象。如何将df['some_name']列转换为rdd of Vectors.dense对象？
浏览 12提问于2016-06-03得票数 16
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*大家好，
我有个简单的问题要问你们。我有一个RDD，它是使用createStream方法从kafka流创建的。现在，我希望在转换到dataframe之前，将时间戳作为这个rdd的值添加。我尝试使用withColumn()添加一个值到dataframe，但返回此错误*
val topicMaps = Map("topic" -> 1)
val now = java.util.Calendar.getInstance().getTime()
val messages = KafkaUtils.createStream[String, String, Str
浏览 9提问于2017-01-09得票数 10
我有以下Scala值： val values: List[Iterable[Any]] = Traces().evaluate(features).toList 我想把它转换成DataFrame。 当我尝试以下操作时： sqlContext.createDataFrame(values) 我得到了这个错误： error: overloaded method value createDataFrame with alternatives:
[A <: Product](data: Seq[A])(implicit evidence$2: reflect.runtime.universe
浏览 159提问于2016-06-28得票数 38
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我导入了一个csv文件，如下所示：
MR; IT; UPI; CAE; IIL; ED; NS; DATE; DUIOD;NBOPP;
30; 0; null; 2; 0; bgpel:10PT-MIP ; null; 2013-05-20 21:03:00.0; 300;null;
20; 0; null; 4; 1; bzrgfel:125TZ-ATR; null; 2013-04-01 19:50:02.0; 302;null;
10; 2; null; 2; 0; bhtu
浏览 0提问于2015-08-03得票数 0
我正在尝试将数据转换为RDD。我的DataFrame有键入的列，如下所示：
df.printSchema
root
|-- _c0: integer (nullable = true)
|-- num_hits: integer (nullable = true)
|-- session_name: string (nullable = true)
|-- user_id: string (nullable = true)
当我使用df.rdd将其转换为rdd时，我得到了一个Array[org.apache.spark.sql.Row]类型的rdd，但是当我使用rdd(0)(0)、rd
浏览 2提问于2017-04-26得票数 2
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是否有一种方法可以使用模式将消息从与转换为？用于用户记录的架构文件：
{
"fields": [
{ "name": "firstName", "type": "string" },
{ "name": "lastName", "type": "string" }
],
"name": "user",
"type": "record"
}
以及从和中读取消息
浏览 6提问于2016-08-20得票数 14
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我想知道为什么在星火，我们不被允许广播RDD，但我们可以广播DataFrame？
val df = Seq(("t","t"),("t","f"),("f","t"),("f","f")).toDF("x1", "x2")
val rdd = df.rdd
val b_df = spark.sparkContext.broadcast(df) //you can do this!
val b_rdd = spark.sparkConte
浏览 233提问于2018-08-09得票数 0
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我有一个Pyspark RDD，如下面的输出所示，如何将其转换为pandas dataframe。 rdd.take(3)
['REVISION 6 233188 AmericanSamoa 2001-01-19T01:12:51Z ip:office.bomis.com ip:office.bomis.com\nCATEGORY\nIMAGE\nMAIN\nTALK\nUSER\nUSER_TALK\nOTHER\nEXTERNAL\nTEMPLATE\nCOMMENT *\nMINOR 0\nTEXTDATA 1516',
'REVISION 6 133180
浏览 59提问于2020-04-23得票数 0
嗨，我是相对较新的阿帕奇火花。我想了解RDD、dataframe和数据集之间的区别。
例如，我从s3桶中提取数据。
df=spark.read.parquet("s3://output/unattributedunattributed*")
在这种情况下，当我从s3加载数据时，什么是RDD？另外，由于rdd是不可变的，所以我可以更改df的值，这样df就不能是RDD。
感谢有人能解释RDD、dataframe和数据集之间的区别。
浏览 1提问于2019-08-20得票数 2
在pyspark中给出一个RDD，我想创建一个新的RDD，它只包含它的前n项(副本)，如下所示： n=100 rdd2 = rdd1.limit(n) 除了RDD没有像DataFrame那样的方法limit()。 注意，我不想收集结果，结果必须仍然是RDD，因此我不能使用RDD.take()。 我使用的是pyspark 2.44。
浏览 19提问于2019-10-13得票数 0
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我感到困惑的是，为什么在将得到的rdd.mapPartitions转换为DataFrame时，Spark似乎使用了1任务。
这对我来说是个问题，因为我想从以下几个方面着手：
DataFrame -> RDD --> rdd.mapPartitions --> DataFrame
这样，我就可以读取数据( DataFrame )，将非SQL函数应用于数据块(mapPartitions on RDD)，然后转换回DataFrame，以便我可以使用DataFrame.write进程。
我可以从DataFrame -> mapPartitions开始，然后使用像saveAsTe
浏览 4提问于2016-11-22得票数 17
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当执行以下代码段时：
...
stream
.map(_.value())
.flatMap(MyParser.parse(_))
.foreachRDD(rdd => {
val spark = SparkSession.builder.config(rdd.sparkContext.getConf).getOrCreate()
import spark.implicits._
val dataFrame = rdd.toDF();
val countsDf = dataFrame.g
浏览 3提问于2016-08-28得票数 3
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3回答
展示了如何使用Scala case类来推断模式，如何从RDD创建DataFrame。我试图用sqlContext.createDataFrame(RDD, CaseClass)重现这个概念，但是我的DataFrame结果是空的。下面是我的Scala代码：
// sc is the SparkContext, while sqlContext is the SQLContext.
// Define the case class and raw data
case class Dog(name: String)
val data = Array(
Dog("Rex"),
浏览 0提问于2016-05-03得票数 12
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我是通过从RDD中的文本文件加载数据来创建PySpark的。现在，我想将这个RDD转换成一个dataframe，但是我不知道RDD中有多少列和列。我正在尝试使用createDataFrame()和语法，因为它是sqlDataFrame = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema)。我试图了解如何创建schema，但大多数示例都显示了一个硬编码模式创建示例。现在，由于我不知道列是什么，所以如何将rdd转换为dataframe？到目前为止，我的代码如下：
from pyspark import SQLContext
sqlContext = SQLContex
浏览 9提问于2017-04-07得票数 2
我知道如何使用SparkR将文本文件转换为RDD：
data <- textFile(sc, "data/tsv_wiki")
但我想知道如何将R中DataFrame类型的对象转换为RDD。
任何帮助都将不胜感激。
浏览 22提问于2016-08-05得票数 2
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声称Spark中的DataFrame等同于Dataset[Row]，但是显示DataFrame有一个模式。
以博客文章中关于将RDD转换为DataFrame的例子:如果DataFrame与Dataset[Row]相同，那么将RDD转换为DataFrame应该是一样简单的。
val rddToDF = rdd.map(value => Row(value))
但它却证明了这是
val rddStringToRowRDD = rdd.map(value => Row(value))
val dfschema = StructType(Array(StructField("val
浏览 0提问于2016-10-07得票数 6
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2回答
按照的描述，我正在从Mongo加载一个bson转储到Spark中。它是有效的，但我得到的是：
org.apache.spark.rdd.RDD[(Object, org.bson.BSONObject)]
它基本上应该是包含所有String字段的JSON。我的其余代码需要一个DataFrame对象来操作数据。但是，当然，toDF在该RDD上失败了。如何将其转换为所有字段均为String的Spark DataFrame？如果能有类似于spark.read.json的东西就太好了。
浏览 1提问于2016-10-04得票数 1
1回答
我正在尝试在Spark中将列表的RDD转换为Dataframe。
RDD:
['ABC', 'AA', 'SSS', 'color-0-value', 'AAAAA_VVVV0-value_1', '1', 'WARNING', 'No test data for negative population! Re-using negative population for non-backtest.']
['ABC', 'SS', &#
浏览 0提问于2016-05-21得票数 0
RDD是以Array[Array[String]]格式创建的，具有以下值：
val rdd : Array[Array[String]] = Array(
Array("4580056797", "0", "2015-07-29 10:38:42", "0", "1", "1"),
Array("4580056797", "0", "2015-07-29 10:38:43", "0", "1", "1"
浏览 8提问于2015-10-14得票数 6
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如何在Spark Streaming中将RDD转换为DataFrame，而不仅仅是在Spark中
我看过这个例子，但它需要SparkContext。
val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
rdd.toDF()
在我的例子中，我使用StreamingContext。然后我应该在foreach中创建SparkContext吗？它看起来太疯狂了..。那么，如何处理这个问题呢？我的最终目标(如果它可能有用的话)是使用rdd.toDF.write.format("json").saveAsTe
浏览 0提问于2016-10-12得票数 6
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1回答
熊猫到RDD
、、、、
我可以将Pandas DataFrame转换为RDD吗？
if isinstance(data2, pd.DataFrame):
print 'is Dataframe'
else:
print 'is NOT Dataframe'
是DataFrame
下面是尝试使用.rdd时的输出
dataRDD = data2.rdd
print dataRDD
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-56-7
浏览 7提问于2015-08-19得票数 12
1回答
在EMR星火中，我有一个HadoopRDD
org.apache.spark.rdd.RDD[(org.apache.hadoop.io.Text, org.apache.hadoop.dynamodb.DynamoDBItemWritable)] = HadoopRDD[0] at hadoopRDD
我想把这个转换成DataFrame org.apache.spark.sql.DataFrame。
有人知道怎么做吗？
浏览 3提问于2016-05-07得票数 2
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我有一个person对象，如下所示：
Person person = new Person(); person.setPersonId("10"); person.setAge(20);
我想使用Spark将其保存在HDFS中。可以通过spark中DataFrame类的保存方法来实现，如下所示：
dataFrame.save("hdfs://localhost:9000/sample.json");
但是我还没有找到任何将实体对象转换为RDD或DataFrame的方法
有没有办法将实体对象转换成RDD或DataFrame？
浏览 1提问于2015-06-17得票数 3
根据我所读到的，RDD不能像DataFrame那样利用Spark对结构化数据的优化优势，在处理非结构化数据源时我们应该使用RDD，同时处理数据库中的表时我们应该使用DataFrame吗？像json这样的半结构化数据怎么样？我们应该采用哪种抽象？RDD还是DataFrame？
浏览 1提问于2020-06-07得票数 1
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我试着创建Apache Spark dataframe
val valuesCol = Seq(("Male","2019-09-06"),("Female","2019-09-06"),("Male","2019-09-07"))
valuesCol: Seq[(String, String)] = List((Male,2019-09-06), (Female,2019-09-06), (Male,2019-09-07))
模式
val someSchema = List(StructField
浏览 8提问于2019-09-19得票数 0
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我有一个带有值元组(String，SparseVector)的RDD，我希望使用RDD创建一个DataFrame。要获得一个(标签:字符串，特性:向量) DataFrame，这是大多数ml算法库所需的模式。我知道这是可以做到的，因为 DataFrame在给定DataFrame的功能列时会输出一个向量。
temp_df = sqlContext.createDataFrame(temp_rdd, StructType([
StructField("label", DoubleType(), False),
StructField("toke
浏览 4提问于2015-09-23得票数 13
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我是个火花初学者。我有一个如下所示的DataFrame，我想转换成一对RDD(String，String)。感谢你的任何投入。
DataFrame:
col1 col2 col3
1 2 3
4 5 6
Pair RDD:
(col1, 1)
(col2, 2)
(col3, 3)
(col1, 4)
(col2, 5)
(col3, 6)
浏览 4提问于2021-11-18得票数 0
关于如何将rdd转换为dataframe并将dataframe转换回pyflem1.6.1？toDF()中的任何示例都不能在1.6.1中使用？
例如，我有这样一个rdd：
data = sc.parallelize([('a','b','c', 1,4), ('o','u','w', 9,3), ('s','q','a', 8,6), ('l','g','z', 8,3), \
浏览 6提问于2017-10-10得票数 1
回答已采纳
我希望将数据帧的字符串列转换为列表。我从Dataframe API中可以找到的是RDD，所以我尝试先将它转换回RDD，然后将toArray函数应用于RDD。在本例中，长度和SQL工作得很好。但是，我从RDD得到的结果在每个元素(比如这个[A00001] )周围都有方括号。我想知道是否有一种将列转换为列表的适当方法，还是删除方括号的方法。
如有任何建议，将不胜感激。谢谢!
浏览 18提问于2015-08-14得票数 109
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我有一个包含以下数据的Spark数据帧(我使用spark-csv加载数据)：
key,value
1,10
2,12
3,0
1,20
有没有类似于spark RDD reduceByKey的东西，它可以返回Spark DataFrame为：(基本上，对相同的键值进行求和)
key,value
1,30
2,12
3,0
(我可以将数据转换为RDD并执行reduceByKey操作，但是有没有更好的Spark DataFrame API方法呢？)
浏览 1提问于2015-12-13得票数 11
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1回答
我有2个以下格式的RDDS
RDD1 178,1
156,1
23,2
RDD2
34
178
156
现在我想根据rdd2中的值来过滤rdd1，也就是说，如果178出现在rdd1和rdd2中，那么它应该从rdd1中返回这些元组。
我试过了
val out = reversedl1.filter({ case(x,y) => x.contains(lines)})
其中lines是我的第二个rdd，reversedl1是第一个，但它不起作用
我也试过了
val abce = r
浏览 0提问于2017-09-22得票数 0
如何使用以下模式为单个列DataFrame创建均匀分布的回收箱计数：
>>> df.schema
StructType(List(StructField(a,DecimalType(38,0),true)))
将dataframe创建为MWE：
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, DecimalType
from decimal import Decimal
schema = StructType([StructField('a'
浏览 4提问于2021-06-09得票数 1
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