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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