PipelinedRDD和普通RDD有什么区别？答案

【问题标题】：what's the differece between PipelinedRDD and normal RDD?PipelinedRDD和普通RDD有什么区别？
【发布时间】：2017-07-05 02:02:21
【问题描述】：

现在我尝试使用下面的代码从 hdfs 加载数据，并尝试使用函数 'jsonParse' 将值连接到普通 csv，这样我认为我可以根据需要获得普通字符串 RDD，但似乎这种方法不起作用，当我尝试打印一些记录时，它告诉我“数据”变量是不可迭代的 PipelinedRDD，任何人都可以告诉我如何获取“数据”（正常的rdd）想要，谢谢：

def jsonParse(x):
    s=json.loads(x)
    print "ssssssssssss"+s['age']+","+s['sex']+","+s['xueya']+","+s['danguchun']+","+s['na']+","+s['k']+","+s['yaowu']
    return s['age']+","+s['sex']+","+s['xueya']+","+s['danguchun']+","+s['na']+","+s['k']+","+s['yaowu']

conf = SparkConf()
sc = SparkContext(conf=conf)
hc = HiveContext(sc)
#json=sc.textFile('hdfs://hacluster/new')
json=hc.sql("select * from default.test_yj_200 limit 1000").toJSON()

data=json.map(jsonParse)

【问题讨论】：

标签： python apache-spark pyspark

【解决方案1】：

流水线RDD

PipelinedRDD 操作流水线发送给worker；代码从上到下执行。它是 RDD 的子类。

RDD

表示可以并行处理的恒定的、分区的元素集合。

【讨论】：