這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了【Spark基礎(chǔ)】-- RDD 轉(zhuǎn) Dataframe 的三種方式。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報違法"按鈕提交疑問。
目錄
一、環(huán)境說明
二、RDD 轉(zhuǎn) Dataframe 的方法文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-806440.html
1、通過 StructType 創(chuàng)建 Dataframe（強(qiáng)烈推薦使用這種方法）文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-806440.html
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?練習(xí) 1： ? 練習(xí) 2： ? 練習(xí) 3： ? 練習(xí) 4： ? 練習(xí) 5： groupByKey groupByKey會將RDD[key,value]按照相同的key進(jìn)行分組，形成RDD[key,iterable[value]]的形式，有點(diǎn)類似于sql中的groupby，例如類似于mysql中的group_contact cogroup groupByKey是對單個RDD的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，還可以使用一個叫作cogroup()的函
了解RDD容錯機(jī)制 理解RDD檢查點(diǎn)機(jī)制的特點(diǎn)與用處 理解共享變量的類別、特點(diǎn)與使用 當(dāng)Spark集群中的某一個節(jié)點(diǎn)由于宕機(jī)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，則可以通過Spark中的RDD進(jìn)行容錯恢復(fù)已經(jīng)丟失的數(shù)據(jù)。RDD提供了兩種故障恢復(fù)的方式，分別是 血統(tǒng)（Lineage）方式 和 設(shè)置檢查點(diǎn)（checkpoint）
1、熟悉 Spark 的 RDD 基本操作及鍵值對操作； 2、熟悉使用 RDD 編程解決實(shí)際具體問題的方法 1、Scala 版本為 2.11.8。 2、操作系統(tǒng)：linux（推薦使用Ubuntu16.04）。 3、Jdk版本：1.7或以上版本。 請到本教程官網(wǎng)的“下載專區(qū)”的“數(shù)據(jù)集”中下載 chapter5-data1.txt，該數(shù)據(jù)集包含了某大
????????spark官方提供了兩種方法實(shí)現(xiàn)從RDD轉(zhuǎn)換到DataFrame。第一種方法是利用反射機(jī)制來推斷包含特定類型對象的Schema，這種方式適用于對已知的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的RDD轉(zhuǎn)換；第二種方法通過編程接口構(gòu)造一個 Schema ，并將其應(yīng)用在已知的RDD數(shù)據(jù)中。 ????????在Windows系統(tǒng)下開發(fā)
????????鍵值對 RDD 就是每個RDD的元素都是 （key，value）類型的鍵值對，是一種常見的 RDD，可以應(yīng)用于很多場景。???????? ????????因?yàn)楫吘雇ㄟ^我們之前Hadoop的學(xué)習(xí)中，我們就可以看到對數(shù)據(jù)的處理，基本都是以鍵值對的形式進(jìn)行統(tǒng)一批處理的，因?yàn)镸apReduce模型中
1.1 RDD依賴關(guān)系 在Spark中，一個RDD的形成依賴于另一個RDD，則稱這兩個RDD具有依賴關(guān)系(一般指相鄰的兩個RDD之間的關(guān)系) ,RDD的依賴關(guān)系對于優(yōu)化Spark應(yīng)用程序的性能和可靠性非常重要。通過合理地設(shè)計RDD的轉(zhuǎn)換和動作操作，可以避免不必要的Shuffle操作，提高計算效率。 words的
目錄 map mapPartitions mapPartitionsWithIndex flatMap glom groupBy shuffle filter sample distinct coalesce repartition sortBy ByKey intersection union subtract zip partitionBy reduceByKey groupByKey reduceByKey 和 groupByKey 的區(qū)別 aggregateByKey foldByKey combineByKey reduceByKey、foldByKey、aggregateByKey、combineByKey 的區(qū)別 join leftOuterJoin
rdd ?彈性分布式數(shù)據(jù)集 ?是spark框架自己封裝的數(shù)據(jù)類型，用來管理內(nèi)存數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)集： rdd數(shù)據(jù)的格式 ?類似Python中 [] ? ? 。 hive中的 該結(jié)構(gòu)[] 叫 數(shù)組 rdd提供算子(方法) ?方便開發(fā)人員進(jìn)行調(diào)用計算數(shù)據(jù) 在pysaprk中本質(zhì)是定義一個rdd類型用來管理和計算內(nèi)存數(shù)據(jù) 分布式 ： r
分區(qū)列表 RDD 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中存在分區(qū)列表，用于執(zhí)行任務(wù)時并行計算，是實(shí)現(xiàn)分布式計算的重要屬性。 分區(qū)計算函數(shù) Spark 在計算時，是使用分區(qū)函數(shù)對每一個分區(qū)進(jìn)行計算 RDD之間的依賴關(guān)系 RDD 是計算模型的封裝，當(dāng)需求中需要將多個計算模型進(jìn)行組合時，就需要將多個 RDD 建
Spark RDD 緩存是在內(nèi)存存儲RDD計算結(jié)果的一種優(yōu)化技術(shù)。把中間結(jié)果緩存起來以便在需要的時候重復(fù)使用，這樣才能有效減輕計算壓力，提升運(yùn)算性能。 當(dāng)對RDD執(zhí)行持久化操作時，每個節(jié)點(diǎn)都會將自己操作的RDD的partition持久化到內(nèi)存中，并且在之后對該RDD的反復(fù)使用中，直接
