参考：https://www.cnblogs.com/starwater/p/6841807.html 在spark中，RDD、DataFrame、Dataset是最常用的数据类型，本博文给出笔者在使用的过程中体会到的区别和各自的优势 共性： 1、RDD、DataFrame ...

RDD、DataFrame与DataSet三者有许多的共性，都有各自使用的场景，常常需要在三者之间进行转换 DataFrame/Dataset 转 RDD： val rdd1=testDF.rdd val rdd2=testDS.rdd RDD 转 DataFrame： // 一般 ...

1.RDD -> Dataset val ds = rdd.toDS() 2.RDD -> DataFrame val df = spark.read.json(rdd) 3.Dataset -> RDD val rdd = ds.rdd 4.Dataset -> ...

　　原博文出自于：　　http://www.cnblogs.com/namhwik/p/5967910.html RDD与DataFrame转换1. 通过反射的方式来推断RDD元素中的元数据。因为RDD本身一条数据本身是没有元数据的，例如Person，而Person有name,id ...

RDD与DataFrame转换1. 通过反射的方式来推断RDD元素中的元数据。因为RDD本身一条数据本身是没有元数据的，例如Person，而Person有name,id等，而record是不知道这些的，但是变成DataFrame背后一定知道，通过反射的方式就可以了解到背后这些元数据，进而转换 ...

一：RDD与DataFrame互相转换 1.总纲 　　 二：DataFrame转换为RDD 1.rdd 　　使用schema可以获取DataFrame的schema 　　使用rdd可以获取DataFrame的数据 三：RDD转换为DataFrame 1.第一种方式 ...

别人的相关代码文件：https://github.com/bryanyang0528/hellobi/tree/master/pyspark 1、启动spark （1）SparkSession 是 Spark SQL 的入口。 （2）通过 SparkSession.builder 来创建一个 ...

https://blog.csdn.net/qq_33873431/article/details/98077676 ...