一、关于SparkRDD
Apache Spark是一个开源的大数据计算框架，基于内存计算的方式提供了高效的数据处理能力。Spark运行于分布式集群上，利用RDD（Resilient Distributed Datasets）作为其计算模型。
下列说法正确的是：
1. RDD是Spark中的基本数据抽象，数据集通过分区的方式存储到分布式节点上，可以支持并行的数据操作。
2. RDD数据只能读写，不能进行更改。
3. RDD具有自动容错和恢复功能，即当某个节点出现故障时，Spark会重新计算丢失数据的节点，从而确保计算的完整性和正确性。
4. RDD的计算过程基于依赖关系（Lineage），以DAG（Directed Acyclic Graph）的方式进行数据处理操作，从而构造出了一个有向无环图。
二、Spark RDD转 Dataframe
Spark RDD提供了很多基本的数据操作函数，但是在进行数据处理时，我们往往会遇到一些问题。比如，RDD不支持动态数据类型，数据类型转换的效率较低，RDD的Schema不具有检查性等。这些问题可以通过使用Spark Dataframe来解决。
Spark Dataframe是一种基于RDD的分布式数据结构，它类似于传统的关系型数据库，具有Schema、列和行等概念。相比于RDD，Dataframe具有以下优势：
1. 支持动态数据类型，因此可以使用基于数据类型的操作例如过滤、排序、聚合和统计。
2. 支持数据集编码和解码，因此可以有效地处理Python和Java对象。
3. 提供了API最大化的优化和调优，因此具有更好的性能。
4. 提供了Spark SQL引擎，因此可以通过SQL和HiveQL查询Dataframe。
我们可以通过Spark SQL中的API，将RDD转换为Dataframe。
# 引入pyspark包中的SparkSession
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("RDD to DataFrame").getOrCreate()
# 创建RDD
rdd = spark.sparkContext.parallelize([(1, "John"), (2, "Doe"), (3, "Lena"), (4, "Joe")])
# RDD转换为Dataframe
df = rdd.toDF(["id", "name"])
# 显示Dataframe
df.show()
上面的代码首先创建了一个SparkSession对象，然后创建了一个RDD，最后将RDD转换为Dataframe，并显示出来。其中“toDF()”方法将RDD转换为Dataframe，参数“[‘id’, ‘name’]”是Dataframe的列名称。
三、示例
1. 从CSV文件创建Dataframe
首先，我们需要加载CSV文件并创建一个RDD。
# 引入pyspark包中的SparkSession
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("CSV to DataFrame").getOrCreate()
# 从CSV文件创建RDD
rdd = spark.sparkContext.textFile("file.csv").map(lambda line: line.split(","))
# RDD转换为Dataframe
df = rdd.toDF(["col1", "col2", "col3"])
# 显示Dataframe
df.show()
上面的代码加载了名为“file.csv”的CSV文件，并将其转换为RDD。然后，将RDD转换为Dataframe，并将其列名称设置为“col1”、“col2”、“col3”。
2. Dataframe中的列操作
我们可以对Dataframe中的列进行各种操作，比如选择某些列、添加新列、删除列、更改列名等。
选择某些列
# 选择id和name列
df.select("id", "name")
添加新列
# 添加age列
from pyspark.sql.functions import lit
df.withColumn("age", lit(25))
删除列
# 删除name列
df.drop("name")
更改列名
# 将name列更改为first_name
df.withColumnRenamed("name", "first_name")
参考资料
- Apache Spark官方文档：https://spark.apache.org/docs/latest/
- Spark SQL官方文档：https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html
