将pyspark行列表的RDD转换为DataFrame

可以通过以下步骤完成：

首先，确保已经导入pyspark模块：

from pyspark.sql import SparkSession

创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("RDD to DataFrame").getOrCreate()

定义一个行列表的RDD：

rdd = spark.sparkContext.parallelize([(1, "John", 25), (2, "Jane", 30), (3, "Bob", 35)])

定义一个模式（schema），描述DataFrame的结构：

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType

schema = StructType([
    StructField("id", IntegerType(), True),
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("age", IntegerType(), True)
])

使用RDD和模式创建DataFrame：

df = spark.createDataFrame(rdd, schema)

现在，你已经成功将行列表的RDD转换为DataFrame。你可以对DataFrame进行各种操作，如过滤、聚合、排序等。

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

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