1樓：匿名使用者
一、2種方法
1 rdd.collect().foreach
2 rdd.take(10).foreach
//take(10) 取前10個
二、例子
val logdata = sparkcontext.textfile(logfile, 2).cache()
logdata.collect().foreachlogdata.take(10).foreach
2樓：匿名使用者
之前對rdd的理解是，使用者自己選定要使用spark處理的資料，然後這些資料經過transaction後會被賦予彈性，分布特性的特點，具備這樣特點的資料集，英文縮寫就是rdd。
但rdd再怎麼有特性，還是資料集，在理解裡就像關係型資料庫裡的表，裡面是儲存的資料，抓來就用。
但之後看到dataframe和下面這張圖之後，迷惑了……
感覺似乎dataframe的結構才更符合對rdd的理解……好像transaction在賦予資料集彈性，分布特性的同時，還順帶把資料變成物件然後序列化儲存了。
如果是，那麼是按照什麼樣的標準進行物件化的呢，是按照行，還是按照欄位呢，還是按照非關係型資料庫裡的rowkey呢……那麼這些物件化的資料都是怎麼進行後續處理然後參與運算的呢
spark中怎麼將讀取的每一行的資料按某幾行拼接成一行？ 新手，求指教，謝謝！
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