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我正在使用Spark 2.0 Scala。我可以使用toDF()方法将RDD转换为DataFrame。
val rdd = sc.textFile("/pathtologfile/logfile.txt")
val df = rdd.toDF()
最佳答案
它来自这里:
Spark 2 API
说明:如果导入sqlContext.implicits._
,则有一个隐式方法将RDD
转换为DataSetHolder
(rddToDataSetHolder
),然后在toDF
上调用DataSetHolder
关于scala - Spark 2.0 Scala-RDD.toDF(),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38968351/
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我正在使用Spark 2.0 Scala。我可以使用toDF()方法将RDD转换为DataFrame。 val rdd = sc.textFile("/pathtologfile/logfile.tx
以下代码以前对我有用,但现在不行了。我得到了错误: AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'toDF' if __name__ ==
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toDF() 方法的文档指定我们可以将选项参数传递给此方法。但它没有指定这些选项可以是什么( https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-a
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我的代码在 spark-shell 中运行良好: scala> case class Person(name:String,age:Int) defined class Person scala> v
这个问题已经有答案了: 'PipelinedRDD' object has no attribute 'toDF' in PySpark (2 个回答) 已关闭 5 年前。 我有一个形式为 RDD[(
我已经在其他 SO 帖子中读到过这个问题,但我仍然不知道我做错了什么。原则上,添加这两行: val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(s
这个问题在这里已经有了答案: 'PipelinedRDD' object has no attribute 'toDF' in PySpark (2 个回答) 3年前关闭。 from pyspark
我有一些在 spark-shell 中没有问题的 spark scala 代码。 这个问题的核心就在这几条线上。我想在数据框中添加一行: object SparkPipeline { def ma
异常(exception): val people = sc.textFile("resources/people.txt").map(_.split(",")).map(p => Person(p(
我是 Spark 的新手。当我使用 toDF() 函数将 RDD 转换为数据帧时,它似乎计算了我之前编写的所有转换函数,如 map() 。我想知道 PySpark 中的 toDF() 是转换还是 Ac
似乎他们都返回了一个新的DataFrame 源代码: def toDF(self, *cols): jdf = self._jdf.toDF(self._jseq(cols)) ret
为什么下面的结果会出错? scala> import sqlContext.implicits._ import sqlContext.implicits._ scala> val rdd = sc.
我是一名优秀的程序员,十分优秀!