错误在Spark中创建数据框

Question

我正在尝试在kafka-spark流中创建一个数据帧，我将成功映射到案例类的值，但是每当我调用todf方法时，它都会给我错误。 **

值TODF不是数组[Weatherevent] [错误]的成员 原因：也许在"值todf"之前丢失了半分号？[错误]
}）。todf（"经度"，"纬度"，"国家"，"日出"，"日落" "温度"，"温度"，"温度"，[误差] ^ [错误]找到一个错误[错误]（编译：编译） 汇编失败[错误]总时间：2 s，2017年9月27日完成 11:49:23 AM

这是我的代码

 val inputStream = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, PreferConsistent, Subscribe[String, String ](Array("test"), kafkaParams))
 //  val json = parse(inputStream)

  val processedStream = inputStream
  .flatMap(record => record.value.split(" ").map(payload => {
        //val ts = Timestamp.valueOf(payload(3))
        WeatherEvent(payload(0).toDouble, payload(1).toDouble, payload(2).toString , payload(3).toInt,
                    payload(4).toInt, payload(5).toDouble, payload(6).toDouble, payload(7).toDouble, 
                    payload(8).toDouble, payload(9).toInt, payload(10).toInt, payload(11).toInt, 
                    payload(12).toDouble, payload(13).toDouble)
      }).toDF("longitude", "latitude", "country", "sunrise", "sunset", "temperature", "temperatureMin", "temperatureMax", 
              "pressure", "humidity", "cloudiness", "id", "wind_speed", "wind_deg")
 )

谢谢**

Answer 1

todf（）是SQLContext中定义的隐式方法。TODF（）用于将RDD转换为DataFrame。在这里，您是从Kafka获得的，我的意思是Dstreams。要将其转换为DF，您需要使用 transform api或 foreachrdd api来处理Dstream中的每个RDD。下面我使用foreachrdd转换将RDD转换为DataFrame

val data=KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, "GroupName", topics).map(x=>x._2)
val lines12=data.foreachRDD(x=>{
  val df=x.flatMap(x => x.split(",")).map(x=>(x(0),x(1))).toDF()
}