编程实现将RDD转换为DataFrame 源文件内容如下（包含id,name,age）： 1,Ella,36 2,Bob,29 3,John,29 请将数据复制保存到Linux系统中，命名为test1.txt，实现从RDD转换得到DataFrame，并按“id:1,name:Ella,age:36”的格式打印出DataFrame的全部数据。请使用Python语言写出程序代码。
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spark官方提供了两种方法实现从RDD转换到DataFrame。第一种方法是利用反射机制来推断包含特定类型对象的Schema，这种方式适用于对已知的数据结构的RDD转换；第二种方法通过编程接口构造一个 Schema ，并将其应用在已知的RDD数据中。
在利用反射机制推断RDD模式时，需要首先定义一个case class，因为，只有case class才能被Spark隐式地转换为DataFrame。
仅供参考
https://blog.csdn.net/m0_54476097/article/details/121391829?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_utm_term~default-2-121391829-blog-111797381.pc_relevant_vip_default&spm=1001.2101.3001.4242.2&utm_relevant_index=5
//导包
import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.Encoder
import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoder
//定义一个样例类
case class Person(name: String, age: Long)
// TODO 读取文本文件 使用RDD内在的.toDF()方法
val peopleDF = spark.sparkContext.textFile("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.txt")
.map(_.split(","))
.map(attributes => Person(attributes(0), attributes(1).trim.toInt)).toDF()
//TODO 读取json文件，转化为RDD
val df = sp.read.json("file:///usr/local/spark/mycode/sparksql/people.json")
//注册为临时表供下面的查询使用
peopleDF.createOrReplaceTempView(“people”)
//使用sql语句查询
val personsRDD = spark.sql("select name,age from people where age > 20")
personsRDD.map(t => “Name:”+t(0)+“,”+“Age:”+t(1)).show()