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value toDF is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD

idea显示toDF() 没有这个函数,显示错误: Error:(82, 8) value toDF is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[com.didichuxing.scala.BaseIndex] possible cause: maybe a semicolon is missing before `value toDF'? }).toDF() 解决: 增加一行: import sqlContext.implicits._ http://ifeve.com/spark-sql-dataframes/ 在spark1.3,从RDD到DataFrame的隐式转换隔离出来,单独放到SQLContext.implicits对象中,所以现在需要把RDD转换为Dataframe就需要引入这个 本文转自轩脉刃博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/yjf512/p/7719727.html,如需转载请自行联系原作者

初识hadoop

初识hadoop 概念 hadoop首先是大数据领域。大数据领域至少是分布式的,分布式数据必然是有一定规模了。如果数据只有几个G或者更小就没有什么意义了。 hadoop最核心的概念就是HDFS和MapReduce。hadoop的源码在github上也有对应的开源:https://github.com/apache/hadoop hdfs hdfs是一个分布式文件系统。我们有多台廉价的机器,需要存储非常大量的数据。我们就需要使用一个文件系统,把数据分成块,分别放在不同的机器上,并且可以使用像hdfs://A/B/C 之类的路径进行访问。 hdfs和nfs有什么区别? linux的nfs (Network File system)是网络文件系统协议。为的是不同机器上的文件可以互相访问。比如B机器把A机器上的一个分区\home\a挂载为自己机器上的\home\b,这样在B机器上就可以像访问本地机器上的文件一样访问A机器上的文件了。 而hdfs (Hadoop Distributed File System)是hadoop的分布式文件系统。它是通过网络和机器节点把多个机器上的文件统一成一个文件...

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