关于common framework做的时候出现的问题

本文强调了任务质量的重要性,详细介绍了数据归一化处理的方法及其对后续处理的意义,探讨了Oracle数据读取的限制及多线程解决方案,并分享了Spark中RDD、DataFrame与List之间的转换技巧。

1.自己负责的任务一定要保证质量

2.做归一化的处理比较重要

3.Oracle本身数据不能实现分布式的读取,因此可以考虑使用多线程的方式去读取数据

4.将数据归一化成字符串类型后,对后期的处理非常有用

5.rdd dataFrame list之间的相互转换

(1)add new value of one column

dataFrame.map(row=>Row.fromSeq(row.toSeq ++ Array(date)))

(2)list2DataFrame

list.map(x=>Row(x:_.*))

sc.mkRdd(list)

sqlContext.createDataFrame(rd,schema)

 

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