Value toDF不是org.apache.spark.rdd.RDD[Any]的成员
Value toDF不是org.apache.spark.rdd.RDD[Any]的成员。
Value toDF是一个错误的方法调用，因为RDD类型没有提供toDF方法。toDF方法是DataFrame类型的方法，用于将RDD转换为DataFrame。
DataFrame是一种以表格形式组织的分布式数据集，类似于关系型数据库中的表。它提供了更高级别的抽象，使得数据处理更加方便和灵活。
如果想要将RDD转换为DataFrame，可以使用SparkSession的createDataFrame方法。下面是一个示例代码：
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Row}
import org.apache.spark.sql.types._
val spark = SparkSession.builder()
.appName("RDD to DataFrame")
.master("local")
.getOrCreate()
val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Seq(("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)))
val schema = StructType(Seq(
StructField("name", StringType, nullable = false),
StructField("age", IntegerType, nullable = false)
))
val rowRDD = rdd.map{ case (name, age) => Row(name, age) }
val df = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)
df.show()在上述示例中，首先创建了一个SparkSession对象，然后使用parallelize方法创建了一个RDD。接下来，定义了DataFrame的schema，包含两个字段：name和age。然后，使用map方法将RDD中的数据转换为Row对象。最后，使用createDataFrame方法将Row对象和schema转换为DataFrame，并使用show方法展示DataFrame的内容。
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Error:(25, 55) value toDF
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._
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD= [_1: map<int,int>, _2: int]
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD<console>:30: error: v
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为什么在这种情况下是不正确的？我见过许多其他方法将rdd转换为数据帧，但我的大部分代码都是用toDF()编写的。怎样才能让toDF正常工作？ratings = ratings_raw.map(x => x.split("::")).map(r => Rating(r(0).toInt, r(1).toInt, r(2).toFloat)).toDF
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._name := "PickACustomer"
import scala.collection.mutable.Map
import org.apache.spark.rdd.RDDnflips
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toDF()不处理RDD
、、、、
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value toDF is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD
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