PySpark：PipelinedRDD对象没有’show’属性

在本文中，我们将介绍PySpark的PipelinedRDD对象及其常见操作，以及解决当我们使用PipelinedRDD对象时遇到的问题。

什么是PipelinedRDD对象

PipelinedRDD是PySpark中的一个RDD对象，可以通过一系列的转换操作来创建和操作数据集。RDD代表分布式的弹性数据集，是Spark的核心抽象之一。PipelinedRDD支持许多操作，包括转换操作（如map、filter、flatMap等）和行动操作（如count、collect、reduce等），可以对数据集进行处理和计算。

创建PipelinedRDD对象

在PySpark中，可以通过不同的方式创建PipelinedRDD对象。一种常见的方式是通过对原始RDD对象应用转换操作来创建新的PipelinedRDD对象。例如，我们有一个包含数字的RDD对象，可以通过调用map转换操作将每个数字乘以2，并创建一个新的PipelinedRDD对象，如下所示：

rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
pipelined_rdd = rdd.map(lambda x: x * 2)

在上面的示例中，我们使用parallelize方法将数字列表转换为RDD对象，然后调用map方法将每个数字乘以2，最终创建一个新的PipelinedRDD对象。

操作PipelinedRDD对象

一旦我们创建了PipelinedRDD对象，就可以对其应用各种转换操作和行动操作。下面是一些常见的操作示例：

map：对每个元素应用一个函数，并返回结果

pipelined_rdd = rdd.map(lambda x: x * 2)

filter：根据指定的条件过滤元素

pipelined_rdd = rdd.filter(lambda x: x % 2 == 0)

flatMap：对每个元素应用一个函数，并返回扁平化的结果

pipelined_rdd = rdd.flatMap(lambda x: [x, x*2])

reduce：根据指定的函数对元素进行累计操作

result = rdd.reduce(lambda x, y: x + y)

collect：将RDD对象中的数据返回到驱动器程序中

result = rdd.collect()

以上只是一些常见操作的示例，PySpark提供了更多的转换操作和行动操作，可以满足不同的需求。

遇到的问题：’PipelinedRDD’ object has no attribute ‘show’

有时候，在使用PipelinedRDD对象时，我们可能会遇到错误信息：“’PipelinedRDD’ object has no attribute ‘show’”。在PySpark中，show方法是DataFrame对象的一个方法，而不是PipelinedRDD对象的方法。

要解决这个问题，我们可以将PipelinedRDD对象转换为DataFrame对象，然后使用show方法来展示数据。下面是一个示例：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = pipelined_rdd.toDF()
df.show()

在上面的示例中，我们首先导入pyspark.sql中的SparkSession对象，然后调用builder方法创建一个SparkSession对象。接下来，我们使用toDF方法将PipelinedRDD对象转换为DataFrame对象，最后使用show方法展示数据。

总结

本文介绍了PySpark的PipelinedRDD对象及其常见操作。PipelinedRDD对象是PySpark中的一个RDD对象，可以通过一系列的转换操作和行动操作来创建和操作数据集。在使用PipelinedRDD对象时，有时会遇到错误信息：“’PipelinedRDD’ object has no attribute ‘show’”。为了解决这个问题，我们可以将PipelinedRDD对象转换为DataFrame对象，然后使用show方法来展示数据。通过学习和掌握PipelinedRDD对象的操作，我们可以更加灵活地处理和计算数据集。