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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：
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# -*- 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移动技术网。
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