DataFrame是一个组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的数据框架，但其经过了优化。DataFrames可以从各种各样的源构建，例如：结构化数据文件，Hive中的表，外部数据库或现有RDD。
DataFrame API 可以被Scala，Java，Python和R调用。
在Scala和Java中，DataFrame由Rows的数据集表示。
在Scala API中，DataFrame只是一个类型别名Dataset[Row]。而在Java API中，用户需要Dataset<Row>用来表示DataFrame。
在本文档中，我们经常将Scala/Java数据集Row称为DataFrames。
那么DataFrame和spark核心数据结构RDD之间怎么进行转换呢？
代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import print_function
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import Row
if __name__ == "__main__":
# 初始化SparkSession
spark = SparkSession .builder .appName("RDD_and_DataFrame") .config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
lines = sc.textFile("employee.txt")
parts = lines.map(lambda l: l.split(","))
employee = parts.map(lambda p: Row(name=p[0], salary=int(p[1])))
#RDD转换成DataFrame
employee_temp = spark.createDataFrame(employee)
#显示DataFrame数据
employee_temp.show()
#创建视图
employee_temp.createOrReplaceTempView("employee")
#过滤数据
employee_result = spark.sql("SELECT name,salary FROM employee WHERE salary >= 14000 AND salary <= 20000")
# DataFrame转换成RDD
result = employee_result.rdd.map(lambda p: "name: " + p.name + " salary: " + str(p.salary)).collect()
#打印RDD数据
for n in result:
print(n)
以上这篇spark: RDD与DataFrame之间的相互转换方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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